使用场景

研究人员使用 Model Explorer 理解 MobileBert 模型的架构。

工程师利用 Model Explorer 调试 PyTorch 到 TensorFlow Lite 的模型转换错误。

开发者使用 Model Explorer 优化模型性能，通过可视化手段快速定位并解决问题。

产品特色

支持多种图格式，包括 JAX、PyTorch、TensorFlow 和 TensorFlow Lite。

层次化视图帮助用户理解模型架构和调试转换错误。

实例化渲染和多通道有符号距离场（MSDF）技术，提高渲染性能。

提供并排比较模式，帮助比较不同模型转换过程中的变化。

允许用户在图上叠加每个节点的数据，快速定位性能或数值问题。

GPU 加速图形渲染，实现平滑的 60 FPS 用户体验。

交互式系统，用户可以逐步展开或折叠层，以查看模型的内部结构和连接。

使用教程

访问 Model Explorer 网站并下载安装。

上传或导入需要可视化的机器学习模型。

使用层次化视图浏览模型结构，逐步展开或折叠层。

利用并排比较模式对比不同模型转换前后的差异。

在图上叠加节点数据，分析性能或数值问题。

通过交互式操作，深入理解模型内部结构和连接。

根据需要调整视图和数据展示，以优化模型架构和性能。