1、

def model_stats():
print("============================================================")
print("List of all Trainable Variables")
tvars = tf.trainable_variables()
all_params = []
for idx, v in enumerate(tvars):
print(" var {:3}: {:15} {}".format(idx, str(v.get_shape()), v.name))
num_params = 1
param_list = v.get_shape().as_list()
if(len(param_list)>1):
for p in param_list:
if(p>0):
num_params = num_params * int(p)
else:
all_params.append(param_list[0])
all_params.append(num_params)
print("Total number of trainable parameters {}".format(np.sum(all_params)))

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