tensorflow模型参数怎么查看

在TensorFlow中，可以使用model.summary()方法来查看模型的参数。这个方法会打印出模型的结构以及每一层的参数数量。示例如下：

import tensorflow as tf  # 创建模型 model = tf.keras.Sequential([     tf.keras.layers.Dense(64, 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，会输出模型的结构以及每一层的参数数量。例如：

Model: "sequential" _________________________________________________________________ Layer (type)                 Output Shape              Param #    ================================================================= dense (Dense)                (None, 64)                50240      _________________________________________________________________ dense_1 (Dense)              (None, 64)                4160       _________________________________________________________________ dense_2 (Dense)              (None, 10)                650        ================================================================= Total params: 55,050 Trainable params: 55,050 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________ 

在上述输出中，每一层的参数数量都会显示在Param #这一列中。