機械学習モデルをNetronで可視化してみる
Netronとは、機械学習モデルを可視化するツールです。
ONNXやTensorFlow、Kerasなどのモデルをグラフィカルに表示してくれ、各レイヤーで行われている処理やパラメータ、処理の順番などを理解するのに役立ちます。
PCにインストールするアプリ版とWeb版があります。
さっそく前回作成したYOLOv8nのONNXモデルをNetronで見てみましょう。
※前回の記事はこちら。
※因みに、ONNX形式に変換する前のYOLOv8nのモデルはPyTorchのフレームワークなので拡張子は .pt になっています。NetronではPyTorchモデルも可視化できるのですが、ONNX形式のほうが処理のフローが分かりやすく可視化されます。
Netronのサイトにアクセスします。
「Open Model…」からONNXモデルを開くと、このように可視化されます。（層が深いので全て表示しきれませんが…）
各レイヤーをクリックすると、処理のタイプや属性、入力情報などを確認できます。
因みにONNXに変換する前のPyTorchモデルはこんな感じです。
やはりONNX形式に変換したほうが、処理フローが分かりやすく可視化されるので良いですね。
以上です。
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