#python #tensorflow #hyperparameters
#python #tensorflow #гиперпараметры
Вопрос:
В библиотеке sklearn после объявления модели-
model1 = sklearn.svm.SVC()
model2 = sklearn.kernel_ridge.KernelRidge()
Мы можем напрямую получить доступные гиперпараметры, используя model.get_params() , есть ли что-нибудь подобное в tensorflow? Кроме того, если мы даже загрузим предварительно созданную модель, в которой уже установлены эти гиперпараметры, можем ли мы их получить?
Ответ №1:
Вы можете сделать это в Keras с помощью :
model.get_config()
Вы также можете увидеть архитектуру модели с помощью :
model.summary()