在深度学习领域，掌握如何有效查看PyTorch模型的权重是提升模型性能与理解其内部机制的关键步骤

    使用PyTorch框架时，借助其强大的API，我们能够轻松访问并审查模型各层的权重，这为调试、优化及理论研究提供了坚实的基础

     通过`model.parameters()`或`model.state_dict()`方法，我们可以遍历模型的每一层权重

    前者返回一个包含模型所有可学习参数的迭代器，而后者则返回一个包含参数名称与参数张量映射的字典，这使得精确访问特定层权重变得简单直接

    利用这些工具，研究人员和开发者可以深入分析权重分布、初始化效果及训练过程中的变化，从而做出针对性的调整，如权重正则化、微调或重新设计网络结构

     因此，掌握如何在PyTorch中查看模型权重，不仅是深度学习实践者的基本技能，更是推动模型性能突破、实现创新应用的重要一环