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