모델 파일 입력/출력 구조 파악 사이트 'Netron'

인공지능 모델을 다루다 보면 모델 파일의 구조를 한눈에 확인하고 싶을 때가 많습니다.
TensorFlow의 .pb, ONNX의 .onnx 등 다양한 형식의 모델 파일을 열어보려면 어떻게 해야 할까요?
바로 이럴 때 Netron이 강력한 도구로 등장합니다.

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Netron이란?

Netron은 AI 모델 파일을 시각적으로 확인할 수 있는 웹 및 데스크톱 애플리케이션입니다.
모델의 입력(Input)과 출력(Output), 레이어 구조, 파라미터 정보 등을 직관적으로 보여주어 모델을 분석하거나 디버깅할 때 유용합니다.

특히 ONNX, PyTorch, TensorFlow, Keras, CoreML 등 다양한 프레임워크를 지원하여 크로스 플랫폼 모델 확인이 가능합니다.

https://netron.app/

Netron

 

https://github.com/lutzroeder/netron

GitHub - lutzroeder/netron: Visualizer for neural network, deep learning and machine learning models

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Netron의 주요 기능

1. 모델 구조 시각화
   각 레이어와 연산 노드가 트리 형태로 표시되어 모델의 흐름을 쉽게 파악할 수 있습니다.
   입력과 출력 텐서의 차원, 데이터 타입, 연결 관계까지 확인할 수 있습니다.
2. 다양한 모델 포맷 지원
   ONNX, PyTorch, TensorFlow, Keras, CoreML, Caffe 등 거의 모든 주요 AI 모델을 지원합니다.
3. 웹 기반 및 데스크톱 앱 제공
   웹 브라우저에서 바로 열어볼 수 있으며, 윈도우, 맥, 리눅스용 데스크톱 앱도 제공되어 편리하게 사용 가능합니다.
4. 상세한 레이어 정보 확인
   각 노드를 클릭하면 파라미터 값, 연산 타입, 입력/출력 텐서 정보 등을 자세히 확인할 수 있습니다.

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Netron 사용 방법

1. Netron 웹 사이트에 접속합니다.

 

2. 확인하고 싶은 모델 파일을 드래그 앤 드롭합니다. (혹은 파일 탐색기에서 직접 선택)

파일 탐색기에서 선택할 시, 우측 하단의 '사용자 지정 파일'을 클릭하여 지원하는 형식자에 대해 알 수 있습니다.

파일 탐색기

 

3. 화면 좌측에서 레이어 구조를 확인하고, 클릭 시 상세 정보를 확인합니다.

일부만 캡쳐한 화면으로 가장 좌측 시작 지점인 'images'를 클릭합니다.

모델 연결 구조

 

우측에 자세한 정보가 표시됩니다. 입력 및 출력 이름과 텐서 구조, 총 파라미터 개수 등이 표시됩니다. 이를 활용하여 파이썬, C++ 등 프로그램을 작성할 시 유용하게 활용할 수 있습니다.

입력 및 출력 구조 등 정보 제공

 

좌측 하단의 버튼 및 사이드바를 이용하여 다른 모든 기능을 사용할 수 있습니다.

 

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모델을 학습하고 배포하는 과정에서 구조를 이해하는 것은 매우 중요합니다. Netron은 모델 구조를 시각화하고, 입력/출력 관계와 레이어 정보를 쉽게 파악하게 해주는 필수 도구입니다.
이 프로그램(사이트)는 모델 디버깅, 최적화, 배포 전 검토 등 다양한 상황에서 활용할 수 있기에, AI 모델을 다루는 모든 분께 Netron 사용을 적극 추천합니다.