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。

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