怎么看我的模型的参数量

如果你使用的是PyTorch，你可以通过 `torchsummary` 包来查看你的模型的参数量。你可以通过以下代码来安装 `torchsummary`：

!pip install torchsummary

然后，你可以使用以下代码来查看你的模型的参数量：

import torch
from torchsummary import summary
from my_model import MyModel  # 用你自己的模型代替

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = MyModel().to(device)

summary(model, input_size=(3, 224, 224))  # 用你的输入尺寸代替

其中，`MyModel()` 是你自己定义的模型类，`input_size` 是你的模型输入张量的尺寸。运行代码后，你将会看到类似以下的输出：

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        Layer (type)               Output Shape         Param #
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            Conv2d-1         [-1, 64, 224, 224]           1,792
              ReLU-2         [-1, 64, 224, 224]               0
         MaxPool2d-3         [-1, 64, 112, 112]               0
            Conv2d-4        [-1, 192, 112, 112]         307,392
              ReLU-5        [-1, 192, 112, 112]               0
         MaxPool2d-6          [-1, 192, 56, 56]               0
            Conv2d-7          [-1, 384, 56, 56]         663,936
              ReLU-8          [-1, 384, 56, 56]               0
            Conv2d-9          [-1, 256, 56, 56]         884,992
             ReLU-10          [-1, 256, 56, 56]               0
           Conv2d-11          [-1, 256, 56, 56]         590,080
             ReLU-12          [-1, 256, 56, 56]               0
        MaxPool2d-13          [-1, 256, 28, 28]               0
AdaptiveAvgPool2d-14            [-1, 256, 1, 1]               0
           Linear-15                   [-1, 10]           2,570
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Total params: 2,450,762
Trainable params: 2,450,762
Non-trainable params: 0
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其中，`Param #` 列就是模型的参数量。在上面的例子中，这个值为 `2,450,762`。