它不仅是理解模型内部工作机制的窗口，更是调整模型性能、避免过拟合或欠拟合的利器
通过精确捕捉并审视特定层的权重变化，研究人员和开发者能够直观感受到数据如何被层层抽象，以及模型学习到的特征模式
这一步骤的关键在于其针对性与及时性
当我们对模型表现产生疑问时，及时打印出疑似问题层的权重，可以迅速定位问题所在，比如权重分布异常、更新缓慢或过度集中等，从而指导我们采取相应措施，如调整学习率、更换优化算法或重新设计网络结构
总之，打印某一层的权重不仅是模型调优的常规手段，更是通往高效、精准模型设计的必经之路
它让模型的每一个细节都尽在掌握，为深度学习领域的探索与创新提供了坚实的支撑
