Model Explorer
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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。
總訪問量: 1.0M
佔比最多地區: US(34.33%)
本站瀏覽量 : 67.6K
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。
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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