原始题目：YOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectors中文翻译：YOLOv7:可训练的免费包为实时目标检测器设置了最新的技术发表时间：2022年7月6日平台：arXiv来源：中央研究院信息科学研究所，台湾文章链接：https://arxiv.org/pdf/2207.02696.pdf开源代码：GitHub-WongKinYiu/yolov7:Implementationofpaper-YOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of

我在所有层中设置trainable=False，通过ModelAPI实现，但我想验证它是否有效。model.count_params()返回参数的总数，但是除了查看model的最后几行之外，有什么方法可以获得可训练参数的总数。总结()? 最佳答案 fromkerasimportbackendasKtrainable_count=int(np.sum([K.count_params(p)forpinset(model.trainable_weights)]))non_trainable_count=int(np.sum([K.coun

我正在尝试训练this建议的模型研究论文，其中我将卷积层的一半过滤器设置为Gabor过滤器，其余是默认初始化的随机权重。通常，如果我必须将层设置为不可训练，我将trainable属性设置为False。但在这里我只需要卡住一层的一半过滤器，我不知道该怎么做。任何帮助将非常感激。我正在使用带有Tensorflow后端的Keras。 最佳答案 如何制作两个获得相同输入和(几乎)相同参数的卷积层？因此，其中一层在初始化时可通过随机权重进行训练，而另一层不可通过gabor滤波器进行训练。然后您可以将两个层的输出合并在一起，看起来就像是一个卷积