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| 0.1.0 | 2022年10月14日 |
|---|
646 在 命令行界面 中排名
23 每月下载量
在 steelix 中使用
14KB
67 行代码（不含注释）
您的一站式ONNX模型分析CLI。
包括图形可视化、FLOP计数、内存指标等！
⚡️ 快速开始
首先，下载 并安装DOT。可以通过 cargo 进行安装
cargo install steelix
MacOS用户也可以通过HomeBrew安装
brew tap FL33TW00D/steelix
brew install steelix
⚙️ 命令与选项
Steelix有两个核心功能 - 模型摘要和模型可视化。
摘要
CLI命令，用于总结模型的核心方面。
steelix summary --model-path ./my-model.onnx
| 选项 | 描述 | 类型 | 默认 | 必需？ |
|---|---|---|---|---|
--model-path |
模型所在路径。 | bool |
false |
否 |
plot
CLI命令，将模型作为SVG文件绘制 - 完全包含推断的形状。
steelix plot --model-path ./my-model.onnx --open
| 选项 | 描述 | 类型 | 默认 | 必需？ |
|---|---|---|---|---|
--model-path |
模型所在路径。 | string |
None | 是 |
--output-path |
SVG保存的路径。 | string |
./model.svg |
否 |
--open |
生成后，在浏览器中打开SVG。 | boolean |
false |
否 |
--disable-shapes |
禁用形状推断。 | boolean |
false |
否 |
支持的操作符（参见 ONNX IR）
| 操作符 | 实现 |
|---|---|
| Abs | ✅ |
| Acos | |
| Acosh | |
| Add | ✅ |
| And | |
| ArgMax | |
| ArgMin | |
| Asin | |
| Asinh | |
| Atan | |
| Atanh | |
| AveragePool | |
| BatchNormalization | ✅ |
| BitShift | |
| Cast | |
| Ceil | |
| Clip | |
| Compress | |
| Concat | ✅ |
| ConcatFromSequence | |
| Constant | |
| ConstantOfShape | |
| Conv | ✅ |
| ConvInteger | |
| ConvTranspose | |
| Cos | |
| Cosh | |
| CumSum | |
| DepthToSpace | |
| DequantizeLinear | |
| Det | |
| Div | |
| Dropout | |
| Einsum | |
| Elu | |
| Equal | |
| Erf | ✅ |
| Exp | |
| Expand | |
| EyeLike | |
| Flatten | |
| Floor | |
| GRU | |
| Gather | ✅ |
| GatherElements | |
| GatherND | |
| Gemm | ✅ |
| GlobalAveragePool | |
| GlobalLpPool | |
| GlobalMaxPool | |
| Greater | |
| GridSample | |
| HardSigmoid | |
| Hardmax | |
| Identity | |
| If | |
| InstanceNormalization | |
| IsInf | |
| IsNaN | |
| LRN | |
| LSTM | |
| LeakyRelu | ✅ |
| Less | |
| Log | |
| Loop | |
| LpNormalization | |
| LpPool | |
| MatMul | ✅ |
| MatMulInteger | |
| 最大值 | |
| 最大池化 | ✅ |
| 最大ROI池化 | |
| 最大反池化 | |
| 平均值 | |
| 最小值 | |
| 取模 | |
| 乘法 | ✅ |
| 多项式分布 | |
| 负值 | |
| 非极大值抑制 | |
| 非零 | |
| 非 | ✅ |
| 独热编码 | |
| 可选 | |
| 可选获取元素 | |
| 可选包含元素 | |
| 或 | |
| PRelu | |
| 填充 | ✅ (模式=常数, 填充值≥0) |
| 幂 | |
| Q线性卷积 | |
| Q线性矩阵乘法 | |
| 量化线性 | |
| RNN | |
| 随机正态分布 | |
| 随机正态分布类似 | |
| 随机均匀分布 | |
| 随机均匀分布类似 | |
| 倒数 | |
| ReduceL1 | |
| ReduceL2 | |
| ReduceLogSum | |
| ReduceLogSumExp | |
| ReduceMax | |
| ReduceMean | |
| ReduceMin | |
| ReduceProd | |
| ReduceSum | |
| ReduceSumSquare | |
| Relu | ✅ |
| 重塑 | ✅ |
| 调整大小 | |
| 反转序列 | |
| ROI对齐 | |
| 四舍五入 | |
| 扫描 | |
| 散列（已弃用） | |
| 散列元素 | |
| 散列ND | |
| SeLu | |
| 序列在 | |
| 序列构造 | |
| 序列为空 | |
| 序列删除 | |
| 序列插入 | |
| 序列长度 | |
| 形状 | |
| 收缩 | |
| sigmoid | ✅ |
| 符号 | |
| 正弦 | |
| 双曲正弦 | |
| 大小 | |
| 切片 | |
| Softplus | |
| Softsign | |
| 空间到深度 | |
| 分割 | |
| 分割到序列 | |
| 平方根 | |
| 挤压 | ✅ |
| 字符串归一化 | |
| 减法 | |
| 求和 | |
| 正切 | |
| 双曲正切 | |
| TfIdfVectorizer | |
| 阈值Relu | |
| 平铺 | |
| TopK | |
| 转置 | |
| Trilu | |
| 唯一 | |
| 解挤压 | ✅ |
| 上采样（已弃用） | |
| Where | |
| 异或 | |
| 函数 | |
| 伯努利 | |
| 类似转换 | |
| Celu | |
| 动态量化线性 | |
| 大于或等于 | |
| HardSwish | |
| 小于或等于 | |
| LogSoftmax | |
| 均值方差归一化 | |
| 负对数似然损失 | |
| 范围 | |
| Softmax | ✅ |
| Softmax交叉熵损失 |
信用
依赖项
~1.8–4MB
~71K SLoC