输入什么代码可以直接输出卷积神经网络模型参数量，并且应该在哪里添加这段代码

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()

在以上代码中，使用 `model.summary()` 可以输出模型的参数量信息。这段代码应该在定义完卷积神经网络模型后，即 `model` 对象创建后，紧接着调用。