来啦来来，千呼万唤的MNN模型可视化功能来啦。 一图胜千言，先让我们看看可视化的效果吧。

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在详细调研了市面上比较主流的可视化工具后，Netron是一款受众面较多、兼容多款模型的可视化模型，同时它还具有跨平台支持、Python模块支持的能力。因此，在研究了一番它的设计和架构并考虑后续MNN自身的演进，我们决定官方维护MNN模型的可视化能力并将其作为Pull Request合并，大家可以放心使用啦。

功能列表

  • 支持加载.mnn模型 。
  • 支持将可视化的图导出成图片保存。
  • 支持拓扑结构的展示、Operator/Input/Output的内容展示。
  • 支持结构化的weight，scale，bias等数据的展示，并支持将此类数据持久化保存。

更多功能留给读者探索，我们也会一直把MNN最新的能力特性支持完善。

使用方式（Release版本）

作者不定期进行release，不能保证最新的特性一直被覆盖**。**（使用前需确认）

下载地址：https://github.com/lutzroeder/netron/releases

  • macOS: 下载 .dmg文件 或者 brew cask install netron
  • Linux: 下载 .AppImage或者.deb文件.
  • Windows: 下载.exe文件.
  • Python：pip install netron

使用开发版本（适合想要体验最新特性）

  • 对仓库地址：https://github.com/lutzroeder/netron，进行clone。始终使用master分支。
  • cd [your_clone_path]/netron
  • 安装npm，确保npm版本大于6.0.0
  • npm install

【使用JavaScript 调试】

  • npx electron ./（如果这步失败，单独npm install -g npx）

【使用Python调试】

  • python3 setup.py build
  • export PYTHONPATH=build/lib:${PYTHONPATH}
  • python3 -c "import netron; netron.start(None)"

遗留问题

  • 加载超大模型可能渲染失败（几千个节点）