yolov4训练完了如何查看网络图

训练完YOLOv4模型后，我们可以通过多种方法来查看网络图。

一种常用的方法是使用`tensorboard`库来可视化网络图。首先，在训练过程中，在终端输入以下命令启动`tensorboard`：

tensorboard --logdir=logs/

`logs/`目录是YOLOv4训练过程中保存的日志文件夹。然后，在浏览器中打开显示的链接（通常是`http://localhost:6006/`），即可进入`tensorboard`的界面。

在`tensorboard`中，可以选择‘Graph’选项卡来查看网络图。它将显示YOLOv4网络的整个架构及其各个层之间的连接。

另一种方式是使用深度学习框架提供的可视化工具。例如，如果您使用的是TensorFlow，您可以通过以下代码来查看网络图：

import tensorflow as tf

# 加载训练好的YOLOv4模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/your/model.h5')

# 查看网络图
tf.keras.utils.plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True)

运行该代码后，将在当前目录下生成一个名为`model.png`的文件，其中包含了YOLOv4的网络图。

除了以上方法，还可以使用其他可视化工具如Netron等来查看网络图。这些工具可以加载YOLOv4模型的权重文件或模型定义，并将其可视化为网络图，以便更清晰地了解网络架构。

通过以上方法，我们可以很方便地查看训练完的YOLOv4网络图，从而更好地理解模型的结构和参数。