统计EfficientNet-B7的参数个数。

EfficientNet - B7 是 EfficientNet 系列中的一个模型，其参数量约为 66M（6600 万个左右） 。

EfficientNet 是谷歌提出的一系列高效卷积神经网络，通过复合缩放方法对网络的深度、宽度和分辨率进行联合优化，在同等计算资源下取得了比传统网络更好的性能。不同版本的 EfficientNet（如 EfficientNet - B0 到 EfficientNet - B7） 参数量和计算量等指标有所不同，随着版本号的增大，模型规模和性能也在不断提升，EfficientNet - B7 在设计上更侧重于处理复杂任务，但也带来了相对较多的参数和计算量。

我们将使用如下代码，利用torchvision库来加载 EfficientNet - B7 模型，并统计其参数量：

import torch
from torchvision.models import efficientnet_b7model = efficientnet_b7(weights=None)
param_sum = 0
for param in model.parameters():n = 1for size in param.shape:n *= sizeparam_sum += n
print(f"EfficientNet - B7的参数量为: {param_sum}")