要查看tensorflow模型的參數(shù),可以使用以下方法:
model.summary()
方法:在構(gòu)建模型后,可以使用model.summary()
方法來打印模型的詳細(xì)信息,包括每一層的名稱、輸出形狀和參數(shù)數(shù)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()
model.layers
屬性來訪問模型的每一層,然后使用get_weights()
方法獲取每一層的權(quán)重和偏置。for layer in model.layers:
print(layer.get_weights())
model.get_config()
方法:可以通過model.get_config()
方法獲取模型的配置信息,包括每一層的類型、參數(shù)等。print(model.get_config())
通過以上方法,可以查看tensorflow模型的參數(shù)信息,幫助理解模型結(jié)構(gòu)和優(yōu)化模型性能。