Об этом проекте

Netron — это просмотрщик моделей нейронных сетей, глубокого обучения и машинного обучения. Он поддерживает широкий спектр форматов моделей, включая ONNX, TensorFlow Lite, PyTorch, torch.export, ExecuTorch, TorchScript, TensorFlow, Core ML, OpenVINO, Keras, Caffe, Darknet, Safetensors и NumPy. Экспериментальная поддержка доступна для MLIR, JAX, GGUF, RKNN, ncnn, MNN, PaddlePaddle и scikit-learn. ## Установка - **Браузер**: Запустите браузерную версию на [netron.app](https://netron.app). - **macOS**: Скачайте файл `.dmg` со [страницы релизов](https://github.com/lutzroeder/netron/releases/latest) или выполните `brew install --cask netron`. - **Linux**: Скачайте файл `.deb` или `.rpm` со страницы релизов. - **Windows**: Скачайте установщик `.exe` или выполните `winget install -s winget netron`. - **Python**: Установите через `pip install netron`, затем запустите `netron [FILE]` или `netron.start('[FILE]')`. ## Примеры моделей В README приведены ссылки на примеры файлов моделей для различных форматов, которые можно скачать или открыть непосредственно в браузерной версии. Примеры включают ONNX (squeezenet), TorchScript (traced_online_pred_layer), TensorFlow Lite (yamnet), TensorFlow (chessbot), Keras (mobilenet), MLIR (edge_detection), Core ML (exermote) и Darknet (yolo).