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使用netron对mnist网络结构分析「建议收藏」

基于libonnx环境简要分析一下mnist网络算子结构,关于环境搭建可以参考前面两篇文章: xboot大神的libonnx环境搭建 使用netron实现对onnx模型结构可视化 ---- 本文主要目的是搞清楚...然后再以ndim为上限,索引dims,还是以reshape为例: 可以看出和netron解析的图中reshape模块的shape完全吻合: darknet网络举例: netron不但可以解析onnx...从最后一层的模型看不出它的结构,实际上它是一个全连接层: 这一点可以通过芯原的模型转换工具的转换结果看出来,芯原的转换工具,可以将ONNX模型转换为芯原NPU吃的json文件模型,而netron是支持此类型的可视化输出的...以下模型是和上图同一个模型文件,转换为芯原格式的JSON模型文件后,通过NETRON分析得到的网络模型结构,可以看到,最后一层是全连接。

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    输入输出 NETRON Netron 是一款常见的可视化工具,支持网页查看,只需打开网站 https://netron.app/ 点击 “Open Model…” 即可上传查看模型的网络结构,并且支持...netron.app 以下是其网站模型结构展示的效果: netron 效果 Netron 也支持 Windows、Linux、macOS 客户端的安装,可前往 Github 仓库下载 Netron 客户端...另外你也可以使用 pip 安装使用: pip install netron 之后可以使用命令 netron 即可在本地启动一个服务查看模型,也可以使用 netron [file] 直接指定模型文件。...netron pip VisualDL VisualDL是飞桨可视化分析工具,其中包含了网络结构的查看,其该部分功能也是由 netron 提供的支持。...References [1] Github 仓库下载 Netron 客户端: https://github.com/lutzroeder/netron/releases

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    使用 ML.NET 再现 《华强买瓜》

    环境准备 今天我们会用到一些训练好的模型来实现我们的目的,需要准备以下环境和工具: 1、安装有.NET5或者6的windows开发环境 2、netron 用于解析模型的参数。...到这里为止,我们就将图片和音频拆解出来了,接下来准备编码,首先我们打开VS创建一个控制台程序,引入nuget包: 接着我们创建一个一个类文件用于加载模型以及完成相应的图片处理,在此之前我们需要使用安装好的netron...来打开这两个onnx模型,查询他们的输入输出值,打开netron选择file-open,然后选择第一个模型udnie-9.onnx,点击input,可以看到右边已经展示出了这个模型的输入和输出项,接着我们创建类的时候...udnie-9.onnx"); 接着我们创建一个方法调用这个模型 public static Bitmap ProcessStyleTransfer(Bitmap originBmp) { //根据netron...model/super_resolution.onnx"); public static Bitmap ProcessSuperResolution(Bitmap originBmp) { //根据netron

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