要高效且准确地查看模型权重，首先需明确你所使用的框架（如TensorFlow, PyTorch等），因为不同框架有其特定的方法
以PyTorch为例，一旦模型被定义并训练后，你可以直接通过模型实例的`.parameters()`或`.state_dict()`方法来访问权重
`.parameters()`返回一个包含模型中所有参数的迭代器，而`.state_dict()`则是一个从参数名称到参数张量的字典对象，更便于查看和修改
具体操作为：首先确保模型已完成训练，然后简单地调用`model.parameters()`遍历所有权重，或使用`for name, param in model.state_dict().items(): print(name, param.size())`来打印每个参数的名称和形状
这样的操作不仅能帮助你理解模型结构，还能在需要时调整或替换特定层的权重，以进一步提升模型性能
总之，掌握如何查看模型权重是每位深度学习从业者不可或缺的技能，它直接关系到模型调优与创新的深度与广度
