学习深度学习，经常会遇到一个问题，那就是如何对深度学习的模型进行可视化，以yolo为例，这是yolov2-tiny-voc.cfg 的配置文件：
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[net] # Testing batch=1 subdivisions=1 # Training # batch=64 # subdivisions=2 width=416 height=416 channels=3 momentum=0.9 decay=0.0005 angle=0 saturation = 1.5 exposure = 1.5 hue=.1 learning_rate=0.001 max_batches = 40200 policy=steps steps=-1,100,20000,30000 scales=.1,10,.1,.1 [convolutional] batch_normalize=1 filters=16 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=32 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=64 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=128 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=256 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=512 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=1 [convolutional] batch_normalize=1 filters=1024 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky ########### [convolutional] batch_normalize=1 size=3 stride=1 pad=1 filters=1024 activation=leaky [convolutional] size=1 stride=1 pad=1 filters=125 activation=linear [region] anchors = 1.08,1.19, 3.42,4.41, 6.63,11.38, 9.42,5.11, 16.62,10.52 bias_match=1 classes=20 coords=4 num=5 softmax=1 jitter=.2 rescore=1 object_scale=5 noobject_scale=1 class_scale=1 coord_scale=1 absolute=1 thresh = .6 random=1 |
光看这个配置文件，我们可能很难看出它到底是怎样的结构，这时，可以祭出这个模型可视化的神器了，地址：
https://www.machunjie.com/dl/Visualization/index.html
![[DL]深度学习中的模型可视化工具，支持ONNX, Caffe, Keras, Darknet, pytorch, TensorFlow目前格式最全！！！！](https://ypyssl.machunjie.com/machunjie/20190910194626.png_machunjie.png)
目前支持的格式：
ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt), Keras (.h5, .keras), Core ML (.mlmodel), Caffe (.caffemodel, .prototxt), Caffe2 (predict_net.pb, predict_net.pbtxt), MXNet (.model, -symbol.json), TorchScript (.pt, .pth), NCNN (.param) and TensorFlow Lite (.tflite).
PyTorch (.pt, .pth), Torch (.t7), CNTK (.model, .cntk), Deeplearning4j (.zip), PaddlePaddle (.zip, __model__), Darknet (.cfg), scikit-learn (.pkl), TensorFlow.js (model.json, .pb) and TensorFlow (.pb, .meta, .pbtxt).
远程调用：
https://www.machunjie.com/dl/Visualization/index.html?url=模型文件地址
如：https://www.machunjie.com/dl/Visualization/index.html?url=https://ibelem.github.io/webml-website/examples/image_classification/model/squeezenet1.1.onnx
![[DL]深度学习中的模型可视化工具，支持ONNX, Caffe, Keras, Darknet, pytorch, TensorFlow目前格式最全！！！！](https://ypyssl.machunjie.com/machunjie/20190910200701.png_machunjie.png)
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