输入什么在吗可以直接输出卷积神经网络模型参数量

可以，以下是一个简单的卷积神经网络模型定义和参数量计算的Python代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义一个简单的卷积神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 输出模型的参数量
model.summary()

在运行以上代码后，控制台会输出该模型的参数量信息，类似于下面的输出：

Model: "sequential"
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Layer (type)                 Output Shape              Param #
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conv2d (Conv2D)              (None, 26, 26, 32)        320
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max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 13, 13, 32)        0
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flatten (Flatten)            (None, 5408)              0
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dense (Dense)                (None, 10)                54090
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Total params: 54,410
Trainable params: 54,410
Non-trainable params: 0
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其中，`Param #` 表示该层的参数量。可以看到，该模型一共有 54,410 个参数。