tensorflow 获取模型所有参数总和数量的方法
实例如下所示：
from functools import reduce from operator import mul def get_num_params(): num_params = 0 for variable in tf.trainable_variables(): shape = variable.get_shape() num_params += reduce(mul, [dim.value for dim in shape], 1) return num_params
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问题内容： 我正在为Android开发一个数学应用程序。在这些字段之一中，用户可以输入一个整数（无数字且大于0）。这个想法是获得所有可能的和，使之成为整数，而不加倍（在这种情况下为4 + 1 == 1 + 4）。唯一已知的是此int。 例如： 假设用户输入4，我希望该应用返回： 4 3 + 1 2 + 2 2 + 1 + 1 1 + 1 + 1 + 1 显然4 == 4，所以也应该加上。关于我应该
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问题内容： 我之前曾使用Scikit-learn的GridSearchCV优化模型的超参数，但只是想知道是否存在类似的工具来优化Tensorflow的超参数（例如 历元数，学习率，滑动窗口大小等 ）。 如果没有，如何实现有效运行所有不同组合的代码段？ 问题答案： 使用Tensorflow进行网格搜索的另一个可行的（已记录）选项是Ray Tune 。它是用于超参数调整的可扩展框架，专门用于深度学习/
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