%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Model Explorer
簡介 :
Model Explorer 是 Google 開發的一個用於機器學習模型的圖可視化工具，它專注於以直觀的層次格式可視化大型圖，同時也適用於小型模型。該工具特別有助於簡化大型模型在設備端平臺的部署過程，通過可視化轉換、量化和優化數據。Model Explorer 結合了3D遊戲和動畫製作中使用的圖形技術，如實例化渲染和多通道有符號距離場（MSDF），並將其適應於機器學習圖渲染。它支持多種圖格式，包括 JAX、PyTorch、TensorFlow 和 TensorFlow Lite 使用的格式。Model Explorer 通過層次化視圖和導航複雜結構的能力，使得大型模型更易於理解。
需求人群 :
Model Explorer 適合機器學習研究人員和工程師，特別是那些需要在資源受限的設備上部署模型的開發者。它通過提供直觀的圖形界面幫助用戶理解模型結構，調試模型轉換過程中的錯誤，並優化模型性能。
使用場景
研究人員使用 Model Explorer 理解 MobileBert 模型的架構。
工程師利用 Model Explorer 調試 PyTorch 到 TensorFlow Lite 的模型轉換錯誤。
開發者使用 Model Explorer 優化模型性能，通過可視化手段快速定位並解決問題。
產品特色
支持多種圖格式，包括 JAX、PyTorch、TensorFlow 和 TensorFlow Lite。
層次化視圖幫助用戶理解模型架構和調試轉換錯誤。
實例化渲染和多通道有符號距離場（MSDF）技術，提高渲染性能。
提供並排比較模式，幫助比較不同模型轉換過程中的變化。
允許用戶在圖上疊加每個節點的數據，快速定位性能或數值問題。
GPU 加速圖形渲染，實現平滑的 60 FPS 用戶體驗。
交互式系統，用戶可以逐步展開或摺疊層，以查看模型的內部結構和連接。
使用教程
訪問 Model Explorer 網站並下載安裝。
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上傳或導入需要可視化的機器學習模型。
使用層次化視圖瀏覽模型結構，逐步展開或摺疊層。
利用並排比較模式對比不同模型轉換前後的差異。
在圖上疊加節點數據，分析性能或數值問題。
通過交互式操作，深入理解模型內部結構和連接。
根據需要調整視圖和數據展示，以優化模型架構和性能。
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