onnx的可视化工具

flashlight的Python项目详细描述


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手电筒
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神经网络可视化工具图片::https://travis-ci.org/dlguys/flashlight.svg?branch=master
:目标:https://travis ci.org/dlguys/flashlight
…图片::https://readthedocs.org/projects/flashlight/badge/?version=latest
:目标:http://flashlight.readthedocs.io/en/latest/?徽章=最新
:alt:文档状态
…图片::https://codecov.io/gh/dlguys/flashlight/branch/master/graph/badge.svg
:目标:https://codecov.io/gh/dlguys/flashlight






flashlight是为了简化模型解释而构建的。我们不只是想成为一个可视化工具,而是想为研究人员和开发人员提供一个调试神经网络和玩弄图形的游乐场。手电筒目前仅支持Pythorch模型可视化,但我们正在努力使其与Gluon和TensorFlow Eager兼容。


使用
=
手电筒具有非常直观和非详尽的可用API列表。创建Flashlight对象需要用户通过神经网络实例

>;>;导入Flashlight
>;>;net=neuralnet()
>;>;viz=Flashlight(net)

创建命令行界面,该界面还可以调用Flashlight服务器。Flashlight服务器从Flashlight主文件夹收集数据,并在浏览器中提供服务。

sanic依赖于python的“async”和“await”,因此不适用于版本<;python 3.5

,如果您的代码库是python 3.5+,
--------
通过从pip安装手电筒,一切正常。这将使您能够访问可导入的flashlight包和命令行界面,该界面实例化sanic服务器
``pip install flashlight``

我们已经创建了一个单独的手电筒客户端供您在脚本中导入,但是手电筒服务器仍然必须使用python3.5+,这意味着,您最终将在使用旧版本python的环境中安装“手电筒客户端”,您需要使用新版本python创建一个环境来运行手电筒服务器。我们真的很想帮助你,因此我们也为你创建了Docker图像。使用较旧版本python的用户的步骤将在测试版发布后更新。



…_ sanic:https://github.com/channelcat/sanic

_阅读文档:http://flashlight.readthedocs.io/

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