一种可视化工具，可用于分析机器学习模型和图表，从而加速部署到设备上的目标。
加快边缘开发速度
边缘设备的限制往往需要额外的步骤来转换和优化模型，然后模型才能高效运行，而可视化是了解模型和确定优化目标的最有效方式之一。
| 转化 | 量化 | 优化 |
|---|---|---|
| 借助模型分层图表的并排比较功能，您可以更轻松地发现与转换相关的问题。逐层浏览图表，通过展开和收起部分更深入地了解图表。以您需要的粒度检查图中的内部结构和连接。 | 使用 Model Explorer 找出受量化影响的有问题的运算。按错误指标对操作进行排序，以发现质量下降问题，获取每层的数据洞见，并比较不同的量化结果，从而找到理想的模型大小质量权衡。 | 使用 Model Explorer 更好地了解基准化分析和调试工具的输出。您可以深入了解哪些操作可以在 GPU 上运行，按延迟时间对操作进行排序，并比较不同加速器上每个操作的性能。 |
支持大型模型
模型浏览器旨在无缝渲染大型模型。有数千个节点？没问题。基于 GPU 的渲染引擎能够纵向扩容，即使是非常大的模型也能流畅地渲染。Model Explorer 具有独特的收起层（例如文件和文件夹系统）的方法，这意味着浏览起来更快、更轻松。
旨在帮助您提高工作效率的功能
| Search | 拆分视图 | 数据叠加层 |
|---|---|---|
| 基于正则表达式的强大搜索功能可帮助您查找、过滤和突出显示特定节点。
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在同一标签页中并排加载模型，以便于比较。
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将特定于节点的自定义数据加载到模型资源管理器中，以快速识别模型中的热点和其他问题。
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| 导出为 .png | 书签 | 易于访问的元数据 |
| 只需点击一个按钮，即可导出图表的图片，以便与您的团队分享。
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通过添加书签在图表中保存位置，便于您在区域之间轻松切换。
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查看张量形状、跟踪记录输入和输出、突出显示相同层、查看子节点数量等。
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使用 Model Explorer 的两种方式
| 在本地运行 | 在 Colab 笔记本中运行它 |
|---|---|
| 按照 GitHub 上的简单安装说明在本地机器上设置 Model Explorer。它在浏览器窗口中运行，您的所有数据都保存在本地。 支持 Linux、Mac 和 Windows。 | Model Explorer 在 Colab 中运行良好，这意味着您可以将其集成到现有的模型开发工作流中。不妨试用演示笔记本，或按照安装说明将其添加到您自己的笔记本。 |