CNN 可学习参数的数量 - Python / TensorFlow答案

【问题标题】：Number of CNN learnable parameters - Python / TensorFlowCNN 可学习参数的数量 - Python / TensorFlow
【发布时间】：2018-04-28 20:08:01
【问题描述】：

在 TensorFlow 中，我可以做些什么来找出我网络中学习参数的数量？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow conv-neural-network

【解决方案1】：

你可以用一个简单的单线做到这一点：

np.sum([np.prod(v.get_shape().as_list()) for v in tf.trainable_variables()])

如果您需要更多细节，这里有一个帮助函数，我用它来查看所有可训练参数：

def show_params():
  total = 0
  for v in tf.trainable_variables():
    dims = v.get_shape().as_list()
    num  = int(np.prod(dims))
    total += num
    print('  %s \t\t Num: %d \t\t Shape %s ' % (v.name, num, dims))
  print('\nTotal number of params: %d' % total)

它会像这样打印你的信息：

  params/weights/W1:0        Num: 34992      Shape [3, 3, 18, 216] 
  params/weights/W2:0        Num: 839808     Shape [3, 3, 216, 432] 
  params/weights/W3:0        Num: 839808     Shape [3, 3, 432, 216] 
  params/weights/W4:0        Num: 57856      Shape [226, 256] 
  params/weights/W5:0        Num: 32768      Shape [256, 128] 
  params/weights/W6:0        Num: 8192       Shape [128, 64] 
  params/weights/W7:0        Num: 64         Shape [64, 1] 
  params/biases/b1:0         Num: 216        Shape [216] 
  params/biases/b2:0         Num: 432        Shape [432] 
  params/biases/b3:0         Num: 216        Shape [216] 
  params/biases/b4:0         Num: 256        Shape [256] 
  params/biases/b5:0         Num: 128        Shape [128] 
  params/biases/b6:0         Num: 64         Shape [64] 
  params/biases/b7:0         Num: 1          Shape [1]

Total number of params: 1814801

【讨论】：

【解决方案2】：

没有我知道的功能，但您仍然可以在 tf.trainable_variables(): 上使用 for 循环来计算自己

total_parameters = 0
for variable in tf.trainable_variables():
    variable_parameters = 1
    for dim in variable.get_shape():
        variable_parameters *= dim.value
    total_parameters += variable_parameters

print("Total number of trainable parameters: %d" % total_parameters)

【讨论】：

知道了！谢谢！放置那段代码的最佳位置是什么？初始化 TensorFlow 会话后？
你可以把它放在会话初始化之前。它只读取图形变量，不需要 tf 会话