谈及模型调优与理解的精髓，打印权重（Weights）无疑是揭开神经网络神秘面纱的重要步骤
这不仅仅是对数字的简单罗列，更是洞察模型学习状态、发现潜在问题的关键途径
在PyTorch框架下，通过几行简洁的代码，我们就能轻松捕获并打印出模型中每一层的权重信息
这一过程不仅直观展示了网络学习到的特征表示，还为我们提供了调整网络结构、优化超参数的宝贵依据
想象一下，当面对复杂的图像识别任务时，通过打印权重，我们可以观察到哪些层对特定特征更为敏感，哪些层可能陷入了过拟合或欠拟合的困境
这些信息如同灯塔，指引我们精准调整模型，使之更加适应任务需求
因此，不要忽视PyTorch中打印权重的力量
它不仅是调试模型的利器，更是提升模型性能、深化对深度学习理解的重要桥梁
掌握这一技能，你将在深度学习的征途中更加游刃有余，不断攀登新的高峰
