近期社区有多个同学问，如何查看 MegEngine 训练出的模型网络结构。其实在去年 8 月，MegEngine 就已经集成到了 Netron 平台上：https://netron.app/。

目前 Netron 已支持 MegEngine 模型：TracedModule 及 C++ 计算图两种结构。

二者的实现方法完全一致：只需直接拖拽本地模型文件到 网页版 netron，便可得到完整的模型结构图，并点击查看每层结构的细节参数。

如下图：

当然大家也可以通过「netron 客户端」或「Python Server」的方式，得到同样结果。

详细操作指南见文档：

https://www.megengine.org.cn/doc/stable/zh/user-guide/tools/viewmodel.html

但在实操时，有几点需要注意的地方：

TracedModule 格式

1. Netron 需要是 6.0.0 及以上版本，为了保证最优体验效果，建议使用最新版本；

2. 保存 TracedModule 模型文件时需要用 .tm 作为文件后缀，推荐使用 megengine.save （https://www.megengine.org.cn/doc/stable/zh/reference/api/megengine.save.html#megengine.save）和 megengine.load（https://www.megengine.org.cn/doc/stable/zh/reference/api/megengine.load.html#megengine.load） 保存和加载 TracedModule；

3. 因为 tm 格式的模型有很多子 module ，为了让大家更好的了解他们之间的链接关系，所以在做可视化展示时，各子图是全部展开的，以一张图来完整展示模型结构。

C++ 格式

1. Netron 使用 6.5.3 及以上版本，为了保证最优体验效果，建议使用最新版本；

2. MegEngine 版本：v1.10.0 及以上；

欢迎大家通过以下样例模型，试用该功能~

• TracedModule 序列化文件（即 .tm 文件）： 样例模型（）

• C++ 序列化文件（即 .mge）：样例模型（https://www.megengine.org.cn/doc/stable/zh/reference/api/megengine.load.html#megengine.load）

附：

更多 MegEngine 信息获取，您可以：查看文档：https://www.megengine.org.cn/doc/stable/zh/

GitHub 项目： https://github.com/MegEngine

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