netron

Netronは、ニューラルネットワーク、深層学習、機械学習モデルのビューアです。ONNX、TensorFlow Lite、PyTorch、torch.export、ExecuTorch、TorchScript、TensorFlow、Core ML、OpenVINO、Keras、Caffe、Darknet、Safetensors、NumPyなど、幅広いモデル形式をサポートしています。MLIR、JAX、GGUF、RKNN、ncnn、MNN、PaddlePaddle、scikit-learnについては実験的なサポートが提供されています。 ## インストール - **ブラウザ**: [netron.app](https://netron.app)でブラウザ版を起動します。 - **macOS**: [リリースページ](https://github.com/lutzroeder/netron/releases/latest)から`.dmg`ファイルをダウンロードするか、`brew install --cask netron`を実行します。 - **Linux**: リリースページから`.deb`または`.rpm`ファイルをダウンロードします。 - **Windows**: `.exe`インストーラーをダウンロードするか、`winget install -s winget netron`を実行します。 - **Python**: `pip install netron`でインストールし、`netron [FILE]`または`netron.start('[FILE]')`で実行します。 ## サンプルモデル READMEには、さまざまな形式のサンプルモデルファイルへのリンクが記載されており、ダウンロードまたはブラウザ版で直接開くことができます。例としては、ONNX（squeezenet）、TorchScript（traced_online_pred_layer）、TensorFlow Lite（yamnet）、TensorFlow（chessbot）、Keras（mobilenet）、MLIR（edge_detection）、Core ML（exermote）、Darknet（yolo）などがあります。