使用PyTorch框架时，这一需求变得尤为直接且重要
通过`torch`模块，我们能够轻松访问并审查模型内部每一层的权重，这对于理解模型学习状态、调试性能瓶颈以及进行模型优化至关重要
具体而言，利用`.parameters()`或`.named_parameters()`方法，可以遍历模型中的所有权重和偏置项
`.named_parameters()`更是提供了参数名称与参数值之间的映射，使得调试过程更为直观
这些功能不仅帮助用户快速定位问题层，还能通过比较训练前后的权重变化，深入分析模型学习动态
此外，结合条件判断或循环语句，我们可以对特定层的权重进行更细致的分析，如统计权重分布、计算均值与标准差等，从而深入理解模型的内部工作机制
总之，熟练掌握PyTorch中查看模型权重的方法，是提升深度学习项目效率与质量的关键一步
