当我们需要深入了解模型内部，特别是当模型性能不尽如人意时，“查看权重”成为了不可或缺的步骤
TensorFlow提供了直观且高效的方法来检视网络层中的权重，这是优化模型性能、理解数据特征映射以及避免过拟合等问题的关键
通过简单的几行代码，你可以轻松获取到每一层学习到的权重值，进而分析它们是如何影响模型预测的
例如，使用`model.layers【index】.get_weights()`方法，你可以直接访问模型中任意层的权重，这里的`index`是层的索引号
这一功能对于调试复杂模型、理解模型学习到的特征表示至关重要
它让我们能够直接“透视”模型的内部工作机制，确保每一步都朝着预期的方向前进
因此，在TensorFlow中查看权重不仅是一项技术操作，更是提升模型性能、优化学习过程的必要手段
通过精细地分析和调整这些权重，我们可以更好地驾驭深度学习的力量，解锁数据背后的无限可能
