tensorflow中如何计算参数量

所谓的参数量，其实就是可训练的所有张量，每一个张量有多少位数字，然后统计一下数字的个数。

比如我们的网络中一共有两个可训练的张量，一个的形状是[5,3,2]，另外一个是[5,2]，网络的参数量就是：

从checkpoint中计算参数量的代码如下：

ckpt = tf.train.get_checkpoint_state("./ckpt_path/").model_checkpoint_path
saver = tf.train.import_meta_graph(ckpt+'.meta')
variables = tf.trainable_variables()
total_parameters = 0
for variable in variables:
    shape = variable.get_shape()
    variable_parameters = 1
    for dim in shape:
        # print(dim)
        variable_parameters *= dim.value
    # print(variable_parameters)
    total_parameters += variable_parameters
print(total_parameters)

注意因为仅仅是计算参数的量，不需要参数的具体值，所以没有开启会话，只加载了图。