APItrainable=Falseを介して実装されたすべてのレイヤーに設定していModelますが、それが機能しているかどうかを確認したいと思います。model.count_params()パラメータの総数を返しますが、model.summary()？の最後の数行を確認する以外に、トレーニング可能なパラメータの総数を取得する方法はありますか？
from keras import backend as K
trainable_count = int(
np.sum([K.count_params(p) for p in set(model.trainable_weights)]))
non_trainable_count = int(
np.sum([K.count_params(p) for p in set(model.non_trainable_weights)]))
print('Total params: {:,}'.format(trainable_count + non_trainable_count))
print('Trainable params: {:,}'.format(trainable_count))
print('Non-trainable params: {:,}'.format(non_trainable_count))
上記のスニペットは、呼び出しているlayer_utils.print_summary()定義の最後にありますsummary()。
編集：Kerasの最新バージョンには、count_params()この目的のためのヘルパー関数があります：
from keras.utils.layer_utils import count_params
trainable_count = count_params(model.trainable_weights)
non_trainable_count = count_params(model.non_trainable_weights)
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