Model Explorer 开源项目使用教程

1. 项目介绍

Model Explorer 是一个现代化的模型图可视化和调试工具，由 Google AI Edge 团队开发。它提供了直观的层次化模型图可视化功能，能够帮助用户动态展开或折叠模型图的层次结构。此外，Model Explorer 还提供了一系列功能，如高亮输入和输出操作、节点元数据叠加、交互式弹出层显示、搜索功能、显示相同层、GPU 加速图渲染等，以促进模型探索和调试。

目前，Model Explorer 支持 TFLite、TF、TFJS、MLIR 和 PyTorch（导出的程序）模型格式，并提供了一个扩展框架，使开发者能够轻松添加对其他格式的支持。

2. 项目快速启动

安装

要开始使用 Model Explorer，首先需要安装它。可以通过以下命令进行安装：

pip install ai-edge-model-explorer

启动

安装完成后，可以通过以下命令启动 Model Explorer：

model-explorer

在 Colab 中使用

Model Explorer 也可以在 Google Colab 中使用。你可以通过以下链接尝试在 Colab 中使用 Model Explorer：

Model Explorer Colab 示例

3. 应用案例和最佳实践

案例1：模型架构理解

Model Explorer 可以帮助用户理解大型模型的架构。例如，在 MobileBert 模型中，用户可以清晰地看到自注意力掩码和嵌入层是如何输入到 Transformer 层的。通过展开嵌入层，用户可以了解不同类型嵌入之间的关系。

案例2：调试转换错误

在将模型部署到特定硬件（如手机或笔记本电脑）之前，模型必须经过转换过程。Model Explorer 提供了并排比较模式，帮助用户比较原始模型和优化后的模型。例如，用户可以比较 PyTorch 模型和 TensorFlow Lite 模型之间的转换差异，从而识别转换错误。

案例3：调试性能和数值精度

Model Explorer 还支持在模型图上叠加每个节点的数据，使用户能够根据这些数据对节点进行排序、搜索和样式化。结合层次化视图，用户可以快速定位性能或数值问题，并进行相应的调整。

4. 典型生态项目

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite 是 Google 推出的一个轻量级深度学习框架，专为移动和嵌入式设备设计。Model Explorer 与 TensorFlow Lite 紧密集成，帮助开发者优化和调试在移动设备上运行的模型。

PyTorch

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，广泛应用于研究和生产环境。Model Explorer 支持 PyTorch 模型格式，使 PyTorch 用户能够更好地理解和调试他们的模型。

JAX

JAX 是一个用于高性能数值计算的库，特别适用于机器学习和科学计算。Model Explorer 支持 JAX 模型格式，帮助用户可视化和调试复杂的计算图。

通过以上模块的介绍，用户可以快速上手并深入了解 Model Explorer 的功能和应用场景。