如何查找keras模型的参数数量？

3 回答

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  模型和图层具有用于此目的的特殊方法：

  model.count_params()
  

  此外，要获得每个图层尺寸和参数的简短摘要，您可能会发现以下方法很有用

  model.summary()
  

  回复于 2024-04-19T06:21:49+08:00
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  import keras.backend as K
  
  def size(model): # Compute number of params in a model (the actual number of floats)
      return sum([np.prod(K.get_value(w).shape) for w in model.trainable_weights])
  

  回复于 2024-04-19T06:21:49+08:00
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  追溯 print_summary() 函数，Keras开发人员计算给定 model 的可训练和不可训练参数的数量，如下所示：

  import keras.backend as K
  import numpy as np
  
  trainable_count = int(np.sum([K.count_params(p) for p in set(model.trainable_weights)]))
  
  non_trainable_count = int(np.sum([K.count_params(p) for p in set(model.non_trainable_weights)]))
  

  鉴于 K.count_params() 被定义为 np.prod(int_shape(x)) ，此解决方案非常类似于Anuj Gupta，除了使用 set() 以及检索张量形状的方式 .

  回复于 2024-04-19T06:21:49+08:00