如何检查tensorflow模型参数

在TensorFlow中，您可以使用model.summary()方法来查看模型的参数。该方法将打印出模型的结构和每层的参数数量。示例如下：

导入tensorflow as tf # 创建模型model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64) span>、activation='relu'、input_shape=(784,))、tf.keras.layers .Dense( 64,activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax')])# 打印模型参数model.summary()

运行上述代码将输出模型的结构和参数个数每层的er。例如：

模型：“sequential”_______________________________________________层（类型）输出形状参数# =================== ==================================== ============ 密集（密集） （无，64） 50240 _________________________________________________________________________dense_1 （密集） （无，64） 4160 _______________________________________________________________dense_2 （无，10） 650 ======== ================ ================================= =======总参数：55,050可训练参数：55,050非-trainable params: 0_________________________________________________________________________

在上面的输出中，每层的参数数量将显示在 Param # 这一列中。