Netron

Netron官方版是一款十分可靠和优秀的模型分析软件。Netron官方版提供了直观清晰的操作界面，可以方便开发人员更加地轻松地传输相应的型，并能够有效地解决在框架间交换模型时需要转换的问题，同时兼容win、mac、linux等操作系统，可以满足大家的不同需求。

Netron软件功能

多框架支持‌

Netron支持解析ONNX、TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe、Core ML、MXNet、PaddlePaddle等多种主流深度学习框架的模型文件格式，用户可跨平台加载不同框架训练的模型进行统一可视化。

‌模型结构可视化‌

通过图形化界面展示神经网络的层级结构、节点连接关系及参数信息，用户可直观查看每层的名称、类型、输入输出维度等细节，辅助快速识别网络架构设计中的错误或冗余部分。

‌参数与维度分析‌

支持查看模型权重、偏置、激活函数等参数，以及输入/输出张量的维度信息（如float32[1,3,224,224]），帮助用户调试数据流问题，优化模型性能。

‌模型调试与验证‌

提供交互式界面，用户可通过点击和滚动探索模型细节，验证模型转换后的结构完整性（如动态维度、算子兼容性），确保模型在跨框架部署时的正确性。

Netron软件特色

跨平台兼容性‌

Netron提供桌面应用（支持Windows、macOS、Linux）和在线版本（Netron Web），用户可通过本地文件或直接拖拽模型到浏览器中进行分析，无需安装额外软件。

‌开源与扩展性‌

作为开源项目，Netron的源代码可自由修改和扩展，支持通过编程方式调用API实现动态更新视图等功能，满足自动化开发需求。

‌性能优化与稳定性‌

近期更新对核心功能进行了性能优化，提升了模型加载和渲染速度，同时修复了多个已知bug，增强了软件的稳定性和可靠性。

Netron使用教程

      1、在51下载站下载这款软件，解压后，双击exe开始软件的安装

      2、然后进入到软件的操作界面

      3、然后点击打开模型文件就可以了

Netron常见问题

与特定框架（如 PyTorch/TensorFlow）兼容性问题

常见问题：

PyTorch 的 torch.nn.DataParallel 模块不支持导出为 ONNX。

解决：改用单 GPU 模式或手动解除并行：

python

model = model.module  # 解除 DataParallel 包装

TensorFlow 2.x 需保存为 SavedModel 格式后再转换。