当你需要深入分析模型学习状态、进行模型调试或优化时，准确打印模型权重成为了一项不可或缺的技能
PyTorch通过其灵活的API设计，让这一过程变得既直接又高效
利用`.parameters()`或`.named_parameters()`方法，我们可以轻松遍历模型中的每一层参数，包括权重和偏置
`named_parameters()`方法更是额外提供了参数的名称，这对于理解和定位特定层的权重至关重要
为了以有说服力的方式执行这一操作，你应首先确保模型已被正确定义并加载至适当的设备上（如CPU或GPU）
随后，通过简单的循环结构结合打印语句，即可将每一层权重的形状及（可选的）数值打印出来
这样的操作不仅有助于直观理解模型结构，还能在训练过程中监测权重变化，及时发现并纠正潜在的学习问题
总之，掌握PyTorch中打印模型权重的技巧，是每一位深度学习工程师和研究者必备的能力之一，它是你深入理解模型、优化性能的强有力工具
