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奇怪的“model.summary”格式

“model.summary”是深度学习中常用的函数，用于打印模型的概要信息。它通常用于查看模型的层结构、参数数量以及每一层输出的形状。

该函数的格式可能让您感到奇怪，但它实际上是深度学习框架Keras中模型类的一个方法。它用于显示模型的层次结构，并提供有关每个层的详细信息。

通过调用“model.summary()”函数，您可以获取模型的以下信息：

模型的总参数数量：包括可训练参数和不可训练参数。
每一层的名称、输出形状和参数数量。

这个函数的输出通常以表格的形式呈现，包括每一层的索引号、名称、输出形状以及参数数量等信息。

下面是一个示例输出：

Model: "my_model"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_layer (InputLayer)     [(None, 32, 32, 3)]       0         
_________________________________________________________________
conv1 (Conv2D)               (None, 30, 30, 64)        1792      
_________________________________________________________________
conv2 (Conv2D)               (None, 28, 28, 32)        18464     
_________________________________________________________________
flatten (Flatten)            (None, 25088)             0         
_________________________________________________________________
dense1 (Dense)               (None, 128)               3211392   
_________________________________________________________________
output (Dense)               (None, 10)                1290      
=================================================================
Total params: 3,233,938
Trainable params: 3,233,938
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

在上述示例中，我们可以看到这个模型的名称是"my_model"，它包括了输入层、两个卷积层、一个全连接层和一个输出层。每个层都有一个唯一的名称，并显示了其输出的形状和参数数量。

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请注意，以上链接只是作为示例提供，并不代表具体推荐或推销这些产品。具体选择应根据您的实际需求和对腾讯云产品的了解做出。

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