当谈及模型调优与理解时，“打印权重”这一看似简单的操作，实则蕴含着巨大的价值
在TensorFlow中，通过巧妙地使用`print()`函数结合模型层对象的`.get_weights()`方法，我们能够直接查看并打印出模型中每一层的权重值
这一行为不仅有助于快速诊断模型是否按预期学习（如权重是否更新、是否出现梯度消失或爆炸等问题），更是深入理解模型决策过程、进行特征分析的重要步骤
特别是在模型调试阶段，打印权重能够让我们直观地看到模型学习到的模式，从而及时调整学习率、优化器设置或网络架构，以达到更优的性能
此外，对于科研工作者而言，这一功能更是论文复现、结果验证的得力助手，确保了研究成果的透明度和可重复性
因此，掌握TensorFlow中“打印权重”的技巧，是每一位深度学习从业者不可或缺的技能之一，它不仅关乎模型性能的调优，更是通往更高级别模型理解与创新的桥梁
