Метод summary класса Sequential

Метод summary класса Sequential выводит текстовую сводку модели. В сводке отображаются названия слоев, тип каждого слоя, форма выходного тензора и количество обучаемых параметров. Метод принимает необязательный параметр line_length, который задает максимальную длину строки вывода, и необязательный параметр print_fn - функцию для вывода строк вместо стандартного print.

Синтаксис

model.summary([line_length], [print_fn])

Пример

Давайте создадим простую модель с одним слоем и выведем ее сводку:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(3, input_shape=(5,))
])

model.summary()

Результат выполнения кода:

"Model: \"sequential\"
 _________________________________________________
 Layer (type)				Output Shape			  Param #
 =================================================
 dense (Dense)			   (None, 3)				 18
 =================================================
 Total params: 18 (72.00 B)
 Trainable params: 18 (72.00 B)
 Non-trainable params: 0 (0.00 B)
 _________________________________________________"

Пример

Давайте создадим модель с несколькими слоями и выведем ее сводку:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(4, input_shape=(3,), activation='relu'),
	tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')
])

model.summary()

Результат выполнения кода:

"Model: \"sequential\"
 _________________________________________________
 Layer (type)				Output Shape			  Param #
 =================================================
 dense (Dense)			   (None, 4)				 16
 dense_1 (Dense)			 (None, 2)				 10
 =================================================
 Total params: 26 (104.00 B)
 Trainable params: 26 (104.00 B)
 Non-trainable params: 0 (0.00 B)
 _________________________________________________"

Пример

Давайте передадим параметр line_length, чтобы сократить ширину вывода сводки:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(4, input_shape=(3,)),
	tf.keras.layers.Dense(2)
])

model.summary(line_length=60)

Результат выполнения кода:

"Model: \"sequential\"
 ____________________________________________
 Layer (type)		  Output Shape		Param #
 ============================================
 dense (Dense)		 (None, 4)		   16
 dense_1 (Dense)	   (None, 2)		   10
 ============================================
 Total params: 26 (104.00 B)
 Trainable params: 26 (104.00 B)
 Non-trainable params: 0 (0.00 B)
 ____________________________________________"

Пример

Давайте передадим параметр print_fn, чтобы собрать строки сводки в список:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(2, input_shape=(3,))
])

lines = []
model.summary(print_fn=lambda x: lines.append(x))
print(lines[0])

Результат выполнения кода:

"Model: \"sequential\""

Смотрите также

класс Sequential,
который создает линейный стек слоев
метод add,
который добавляет слой в модель
метод compile,
который настраивает модель для обучения
метод fit,
который обучает модель на данных