当你需要深入分析模型内部机制，调整超参数，或是进行模型调试时，直接查看权重变得尤为重要
PyTorch提供了直观且强大的接口来访问和检查模型的每一层权重
通过简单的几行代码，你就能轻松获取到模型中任意一层的权重参数
这不仅有助于你理解模型是如何从数据中学习特征的，还能在发现权重异常时及时介入调整，比如权重过大可能导致梯度爆炸，过小则可能引发梯度消失
具体操作上，你可以使用`.parameters()`或`.named_parameters()`方法遍历模型的所有参数
后者还额外提供了参数的名称，这对于定位特定层或类型的权重尤为方便
结合条件判断和循环，你可以精确打印或分析特定层的权重，甚至进行可视化，从而更直观地理解模型的学习状态
总之，掌握PyTorch中查看模型权重的方法，是每一位深度学习研究者或工程师必备的技能之一
它不仅能够帮助你更好地理解和优化模型，还能在解决复杂问题时提供宝贵的洞察
