模型分层图表

这款可视化工具可让您分析机器学习模型和图表，加快部署到设备端目标的速度。

在模型浏览器中使用 Gemma 的示例

由于边缘设备的限制，通常需要执行额外的步骤来转换和优化模型，然后才能高效运行。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
借助模型探索器的并排比较功能，您可以更轻松地发现与转化相关的问题。逐层浏览图表，通过展开和收起部分来深入了解图表。以所需的精细程度检查图表的内部结构和连接。	使用模型浏览器找出受量化影响的有问题的操作。按错误指标对运算进行排序，以查找质量下降情况、获取每个层的分析洞见，并比较不同的量化结果，以找到理想的模型大小与质量权衡。	使用模型浏览器可以更好地了解基准测试和调试工具的输出。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，以及比较不同加速器的每个操作性能。

Model Explorer 旨在流畅地渲染大型模型。有数千个节点？没问题。基于 GPU 的渲染引擎能够扩容，以便流畅渲染非常大的模型。由于 Model Explorer 采用了独特的层级收起方式（类似于文件和文件夹系统），因此其导航速度更快，更易于使用。

Search	分屏视图	数据叠加层
强大的基于正则表达式的搜索功能可帮助您查找、过滤和突出显示特定节点。	在同一标签页中并排加载模型，以便轻松比较。	将特定于节点的自定义数据加载到模型浏览器中，以快速识别模型的热点和其他问题。
导出为 .png	添加书签	轻松访问元数据
只需点击一个按钮，即可导出图表的图片，以便与团队共享。	通过添加书签，将您的位置保存在图表中，以便轻松在不同区域之间跳转。	查看张量形状、跟踪输入和输出、突出显示相同的层、查看子节点数量等。

在本地运行	在 Colab 笔记本中运行该脚本
按照 GitHub 上的简单安装说明在本地计算机上设置 Model Explorer。它会在浏览器窗口中运行，并且您的所有数据都会保留在本地。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。试用演示版笔记本，或按照安装说明将其添加到您自己的笔记本中。