{"id":346722,"date":"2023-03-14T15:03:04","date_gmt":"2023-03-14T15:03:04","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=346722"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=346722","title":{"rendered":"<span>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b\u00a0\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>PyTorch \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e PyTorch \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.\u00a0<\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c PyTorch \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u043e\u0431\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Netron \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/d15\/915\/a6e\/d15915a6ebc2bed20f8185c8d43ab4d9.jpeg\" alt=\"\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch  \" title=\"\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch  \" width=\"1920\" height=\"1279\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d15\/915\/a6e\/d15915a6ebc2bed20f8185c8d43ab4d9.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch  <\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<h2>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch \u0437\u0430\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e<\/h2>\n<p>PyTorch \u2014 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0433\u0438\u0431\u043a\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u0421\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043e\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 \u0432 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440.\u00a0<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430: \u0438\u043c\u0435\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u044b \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c \u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0441\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0434\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430.\u00a0\u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch \u0432 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c.<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b.\u00a0\u041d\u043e \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0432\u0430 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b: \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u0442. \u0435. \u0441\u043b\u043e\u0438) \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434.\u00a0\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043a\u0438 \u043e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c.<\/p>\n<h2>\u041a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Netron \u0434\u043b\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h2>\n<p>\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c PyTorch, \u0432\u044b \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0435 \u0435\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>model.state_dict()<\/code>.<\/p>\n<p>\u0425\u043e\u0442\u044f \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043e\u043a \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c.\u00a0<\/p>\n<p>\u0415\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b \u0438 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442, \u0432\u0441\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432, \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u0414\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c, \u043b\u0435\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch, \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442.\u00a0<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch.\u00a0<\/p>\n<p>\u041d\u0438\u0436\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 Netron.\u00a0\u042d\u0442\u043e \u00ab\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u00bb.\u00a0\u042d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 macOS, Linux \u0438 Windows.\u00a0\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/lutzroeder\/netron\/releases\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/github.com\/lutzroeder\/netron\/releases<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435\u00a0<a href=\"https:\/\/netron.app\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>\u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441<\/u><\/a>, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>Netron \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c PyTorch \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043e\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.\u00a0\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e PyTorch \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u043e\u0431\u043c\u0435\u043d\u0430 ONNX, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 Netron \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430.\u00a0\u041d\u0438\u0436\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0434\u0443\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043e\u043b\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430.\u00a0<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0442\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430\u043c\u0438.\u00a0\u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0438\u0437 \u0442\u0440\u0435\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.\u00a0\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0431\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d \u0438\u0437 scikit-learn:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split  data = load_iris() X = data['data'] y = data['target'] X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32) y = torch.tensor(y, dtype=torch.long)  # split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.7, shuffle=True)  class IrisModel(nn.Module):     def __init__(self):         super().__init__()         self.hidden = nn.Linear(4, 8)         self.act = nn.ReLU()         self.output = nn.Linear(8, 3)      def forward(self, x):         x = self.act(self.hidden(x))         x = self.output(x)         return x  # loss metric and optimizer model = IrisModel() loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # prepare model and training parameters n_epochs = 100 batch_size = 10 batch_start = torch.arange(0, len(X_train), batch_size)  # training loop for epoch in range(n_epochs):     for start in batch_start:         # take a batch         X_batch = X_train[start:start+batch_size]         y_batch = y_train[start:start+batch_size]         # forward pass         y_pred = model(X_batch)         loss = loss_fn(y_pred, y_batch)         # backward pass         optimizer.zero_grad()         loss.backward()         # update weights         optimizer.step()  # validating model y_pred = model(X_test) acc = (torch.argmax(y_pred, 1) == y_test).float().mean() acc = float(acc)*100 print(\"Model accuracy: %.2f%%\" % acc)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435\u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0434\u0430\u0435\u0442, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435:<\/p>\n<pre><code>Model accuracy: 97.78%<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0432\u044b \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e\u00a0<code>model<\/code> \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c PyTorch, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440.\u00a0\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435\u00a0<strong>\u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c<\/strong>\u00a0\u044d\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 ONNX \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438\u00a0<code>torch.onnx.export()<\/code>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">torch.onnx.export(model, X_test, 'iris.onnx', input_names=[\"features\"], output_names=[\"logits\"])<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438\u00a0\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b\u00a0<code>iris.onnx<\/code> \u0432 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0435.\u00a0\u0412\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u00a0<strong>\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440<\/strong> <strong>\u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (<code>X_test<\/code> \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435).\u00a0<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0448\u0430\u0433 \u0437\u0430 \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 ONNX.\u00a0<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0441 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c, \u0438 \u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0435\u043d\u043e \u0438\u043c\u044f.\u00a0\u041d\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0438\u043c \u0438\u043c\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>export()<\/code>.\u00a0\u042d\u0442\u0438 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>export()<\/code> \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u042d\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c ONNX \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0431\u0435\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 PyTorch.\u00a0\u0412\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0441 \u0432 \u043d\u0435\u0439.\u00a0\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 Netron \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e\u00a0<code>export()<\/code>, \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c PyTorch \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0430.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 Netron \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b ONNX.\u00a0\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b24\/4ea\/73b\/b244ea73b51c2cddb5ea5b7b3c16874c.png\" alt=\"\" title=\"\" width=\"2000\" height=\"1384\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b24\/4ea\/73b\/b244ea73b51c2cddb5ea5b7b3c16874c.png\"\/><\/figure>\n<p>\u041e\u043d \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u0412 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438\u00a0<code>export()<\/code>.\u00a0<\/p>\n<p>\u041a\u043b\u0438\u043a\u043d\u0443\u0432 \u043c\u044b\u0448\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435, \u0432\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438.\u00a0\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432 Netron, \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0445 \u0432 PyTorch.\u00a0<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0432\u044b\u0448\u0435 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435 \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043b\u043e\u0439\u00a0<code>nn.Linear()<\/code> \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u00abGemm\u00bb, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u00ab\u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b\u00bb.\u00a0\u0412\u044b \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Netron, \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0432 \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0440 \u0438 \u0449\u0435\u043b\u043a\u043d\u0443\u0432 \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u043e\u0439 \u043c\u044b\u0448\u0438.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043f\u0438\u044e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 PNG \u0432 Netron.<\/p>\n<h2>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/h2>\n<p>Netron \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430 Github:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/lutzroeder\/netron\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/github.com\/lutzroeder\/netron<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f Netron \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/netron.app\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/netron.app\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2014 torchviz, \u043d\u043e \u0432 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u043e\u043d\u0430 \u0442\u0440\u0430\u0441\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/szagoruyko\/pytorchviz\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/github.com\/szagoruyko\/pytorchviz<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0420\u0435\u0437\u044e\u043c\u0435<\/h2>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c.\u00a0\u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c PyTorch \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 ONNX<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Netron \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 ONNX<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/722250\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/722250\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>PyTorch \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e PyTorch \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.\u00a0<\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c PyTorch \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u043e\u0431\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Netron \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch  <\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<h2>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch \u0437\u0430\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e<\/h2>\n<p>PyTorch \u2014 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0433\u0438\u0431\u043a\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u0421\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043e\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 \u0432 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440.\u00a0<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430: \u0438\u043c\u0435\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u044b \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c \u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0441\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0434\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430.\u00a0\u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch \u0432 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c.<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b.\u00a0\u041d\u043e \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0432\u0430 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b: \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u0442. \u0435. \u0441\u043b\u043e\u0438) \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434.\u00a0\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043a\u0438 \u043e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c.<\/p>\n<h2>\u041a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Netron \u0434\u043b\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h2>\n<p>\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c PyTorch, \u0432\u044b \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0435 \u0435\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>model.state_dict()<\/code>.<\/p>\n<p>\u0425\u043e\u0442\u044f \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043e\u043a \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c.\u00a0<\/p>\n<p>\u0415\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b \u0438 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442, \u0432\u0441\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432, \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u0414\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c, \u043b\u0435\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch, \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442.\u00a0<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch.\u00a0<\/p>\n<p>\u041d\u0438\u0436\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 Netron.\u00a0\u042d\u0442\u043e \u00ab\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u00bb.\u00a0\u042d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 macOS, Linux \u0438 Windows.\u00a0\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/lutzroeder\/netron\/releases\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/github.com\/lutzroeder\/netron\/releases<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435\u00a0<a href=\"https:\/\/netron.app\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>\u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441<\/u><\/a>, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>Netron \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c PyTorch \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043e\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.\u00a0\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e PyTorch \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u043e\u0431\u043c\u0435\u043d\u0430 ONNX, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 Netron \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430.\u00a0\u041d\u0438\u0436\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0434\u0443\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043e\u043b\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430.\u00a0<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0442\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430\u043c\u0438.\u00a0\u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0438\u0437 \u0442\u0440\u0435\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.\u00a0\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0431\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d \u0438\u0437 scikit-learn:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split  data = load_iris() X = data['data'] y = data['target'] X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32) y = torch.tensor(y, dtype=torch.long)  # split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.7, shuffle=True)  class IrisModel(nn.Module):     def __init__(self):         super().__init__()         self.hidden = nn.Linear(4, 8)         self.act = nn.ReLU()         self.output = nn.Linear(8, 3)      def forward(self, x):         x = self.act(self.hidden(x))         x = self.output(x)         return x  # loss metric and optimizer model = IrisModel() loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # prepare model and training parameters n_epochs = 100 batch_size = 10 batch_start = torch.arange(0, len(X_train), batch_size)  # training loop for epoch in range(n_epochs):     for start in batch_start:         # take a batch         X_batch = X_train[start:start+batch_size]         y_batch = y_train[start:start+batch_size]         # forward pass         y_pred = model(X_batch)         loss = loss_fn(y_pred, y_batch)         # backward pass         optimizer.zero_grad()         loss.backward()         # update weights         optimizer.step()  # validating model y_pred = model(X_test) acc = (torch.argmax(y_pred, 1) == y_test).float().mean() acc = float(acc)*100 print(\"Model accuracy: %.2f%%\" % acc)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435\u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0434\u0430\u0435\u0442, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435:<\/p>\n<pre><code>Model accuracy: 97.78%<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0432\u044b \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e\u00a0<code>model<\/code> \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c PyTorch, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440.\u00a0\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435\u00a0<strong>\u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c<\/strong>\u00a0\u044d\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 ONNX \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438\u00a0<code>torch.onnx.export()<\/code>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">torch.onnx.export(model, X_test, 'iris.onnx', input_names=[\"features\"], output_names=[\"logits\"])<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438\u00a0\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b\u00a0<code>iris.onnx<\/code> \u0432 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0435.\u00a0\u0412\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u00a0<strong>\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440<\/strong> <strong>\u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (<code>X_test<\/code> \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435).\u00a0<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0448\u0430\u0433 \u0437\u0430 \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 ONNX.\u00a0<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0441 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c, \u0438 \u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0435\u043d\u043e \u0438\u043c\u044f.\u00a0\u041d\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0438\u043c \u0438\u043c\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>export()<\/code>.\u00a0\u042d\u0442\u0438 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>export()<\/code> \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u042d\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c ONNX \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0431\u0435\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 PyTorch.\u00a0\u0412\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0441 \u0432 \u043d\u0435\u0439.\u00a0\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 Netron \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e\u00a0<code>export()<\/code>, \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c PyTorch \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0430.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 Netron \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b ONNX.\u00a0\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u041e\u043d \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u0412 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438\u00a0<code>export()<\/code>.\u00a0<\/p>\n<p>\u041a\u043b\u0438\u043a\u043d\u0443\u0432 \u043c\u044b\u0448\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435, \u0432\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438.\u00a0\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432 Netron, \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0445 \u0432 PyTorch.\u00a0<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0432\u044b\u0448\u0435 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435 \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043b\u043e\u0439\u00a0<code>nn.Linear()<\/code> \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u00abGemm\u00bb, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u00ab\u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b\u00bb.\u00a0\u0412\u044b \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Netron, \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0432 \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0440 \u0438 \u0449\u0435\u043b\u043a\u043d\u0443\u0432 \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u043e\u0439 \u043c\u044b\u0448\u0438.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043f\u0438\u044e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 PNG \u0432 Netron.<\/p>\n<h2>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/h2>\n<p>Netron \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430 Github:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/lutzroeder\/netron\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/github.com\/lutzroeder\/netron<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f Netron \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/netron.app\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/netron.app\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2014 torchviz, \u043d\u043e \u0432 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u043e\u043d\u0430 \u0442\u0440\u0430\u0441\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/szagoruyko\/pytorchviz\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/github.com\/szagoruyko\/pytorchviz<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0420\u0435\u0437\u044e\u043c\u0435<\/h2>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c.\u00a0\u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 PyTorch \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c PyTorch \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 ONNX<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Netron \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 ONNX<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/722250\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/722250\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-346722","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/346722","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=346722"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/346722\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=346722"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=346722"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=346722"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}