tensorflow模型如何查看参数

要查看tensorflow模型的参数，可以使用以下方法：

1. 使用model.summary()方法：在构建模型后，可以使用model.summary()方法来打印模型的详细信息，包括每一层的名称、输出形状和参数数量等信息。

model = tf.keras.models.Sequential([     tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),     tf.keras.layers.Dropout(0.2),     tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ])  model.summary() 

2. 访问每一层的权重：可以通过model.layers属性来访问模型的每一层，然后使用get_weights()方法获取每一层的权重和偏置。

for layer in model.layers:     print(layer.get_weights()) 

3. 使用model.get_config()方法：可以通过model.get_config()方法获取模型的配置信息，包括每一层的类型、参数等。

print(model.get_config()) 

通过以上方法，可以查看tensorflow模型的参数信息，帮助理解模型结构和优化模型性能。