如何查看模型结构和模型权重
时间: 2023-12-03 20:03:21 浏览: 31
要查看模型结构,可以使用模型的 summary() 方法,该方法可以打印出模型各层的结构信息和参数数量等。例如,如果你使用的是 Keras 框架,可以在模型的定义和编译之后,调用模型对象的 summary() 方法,如下所示:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 定义模型结构
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='sgd',
metrics=['accuracy'])
# 查看模型结构
model.summary()
```
要查看模型权重,可以使用模型的 get_weights() 方法,该方法返回一个列表,其中包含所有层的权重矩阵和偏置向量。例如,如果你使用的是 Keras 框架,可以在训练模型之后,调用模型对象的 get_weights() 方法,如下所示:
```python
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
# 查看模型权重
weights = model.get_weights()
print(weights)
```
这将打印出所有层的权重矩阵和偏置向量。注意,模型的权重是在训练过程中学习到的,因此在训练之前,模型的权重是随机初始化的。