如何查找keras模型的参数数量？

Question

对于前馈网络（FFN），可以轻松计算参数数量。鉴于CNN，LSTM等有一种快速查找keras模型中参数数量的方法吗？

Answer 1

模型和图层具有用于此目的的特殊方法：

model.count_params()

另外，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()

Answer 2

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])

Answer 3

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))，此解决方案与Anuj Gupta的解决方案非常相似，不同之处在于使用了set()和张量的形状检索到。

Answer 4

创建网络后添加：model.summary
它会为您提供网络摘要和参数数量。