[人工智能]window系统下 利用netron将YOLOv5 v6.1 完整网络模型可视化（另附yolov5 v6.1中yolov5s.pt的网络结构图）

前言：

学习一个新的算法，最好在脑海中对算法网络的整体架构有一个清晰的理解。而netron是一个比较方便的可视化网络结构的工具。

但比较尴尬的是，Yolov5代码中给出的网络文件是yaml格式，但netron对pt格式的文件兼容性并不好，直接使用netron工具打开，会发现，根本无法显示全部网络。

因此我们需要先将pt->onnx的折中方式，使用netron可是化yolov5的网络结构。

一、 下载netron

GitHub - lutzroeder/netron: Visualizer for neural network, deep learning, and machine learning modelsGitHub - lutzroeder/netron: Visualizer for neural network, deep learning, and machine learning models这里有几种方式，我直接选择的在windows安装

二、将yolov5的.pt 模型转换成onnx文件
yolov5 v6.1版本中支持将.pt文件转换成onnx格式
yolov5作者提供的方法如下：

python path/to/export.py --weights yolov5s.pt --include onnx

具体：我的export.py文件的相对路径是：yolov5-master\export.py
因此我输入的代码是：

python yolov5-master/export.py  --weights yolov5-master/m.pt --include onnx

运行结果如下：

三、 利用netron可视化

直接打开netron,选择刚刚生成的网络结构即可。

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