用于学习记录

---

前言

Netron 是一个开源的网络可视化工具，可以帮助开发人员和数据科学家可视化、理解和调试深度学习模型。它支持多种常见模型格式，如 TensorFlow、PyTorch、ONNX、Caffe、Darknet 等。

使用 Netron，用户可以将模型文件导入到界面中，通过可视化界面直观地了解模型的结构、参数和输入输出等信息。同时，Netron 提供了交互式的功能，如节点展开、节点分组、节点高亮、模型检索等，使得用户可以更加方便地分析和调试模型。

---

一、Netron 在线使用

Netron 是一个在线模型查看器，可以查看和分析深度学习模型。使用 Netron，您可以轻松地将模型文件上传到 Web 应用程序中，查看它们的结构和参数，并可视化它们的流程。

以下是使用 Netron 的步骤：

• 打开 Netron 的官方网站，选择要分析的模型文件（例如.onnx、.pt等格式），Netron 将自动解析模型文件并显示模型结构图
  
• 导入成功后，通过单击每个层来查看它的权重和偏差等详细信息
  
• 左侧看到模型的结构每个层的详细信息
  

二、pt 格式转换为 ONNX 格式

可以使用以下步骤将 YOLOv5 模型的 pt 权重转换为 ONNX格式：

1. 下载 YOLOv5 官方代码，打开根目录，并安装相关依赖库

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
   cd yolov5
   pip install -r requirements.txt
   

2. 下载 yolov5.pt 权重文件

3. 安装 ONNX 运行时并下载 ONNX 模型转换器

   pip install onnx coremltools onnx-simplifier
   

4. 运行命令将权重文件转换为 ONNX 文件

   python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 --include onnx
   

   

5. 转换后会在 yolov5 目录下生成一个 yolov5.onnx 文件，表示已经成功将模型权重文件转换为 ONNX 文件。
   

6. 以下是转换后的 onnx 网络可视化，选择“文件”>“导出”>“图像”，以将模型结构导出为PNG，PDF和SVG等格式的图像
   
   

---

总结

总之，Netron 支持多种常见的模型文件格式，包括 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等，
Netron 是一个非常有用的工具，可以帮助更好地理解深度学习模型的结构和参数，并对其进行分析和优化。