PyTorch以其灵活性和强大的动态图特性，使得获取网络权重参数变得既直观又高效
要获取PyTorch模型中的权重参数，首先需确保你的模型已经定义并初始化完毕
通过遍历模型的每一层（使用`.modules()`或`.named_modules()`），你可以轻松访问到每一层的权重和偏置（如果有的话）
`.parameters()`方法则直接返回模型所有可训练参数的迭代器，适用于需要统一处理所有参数的场景
对于需要深入每一层具体参数的开发者而言，`.named_parameters()`方法尤为强大，它不仅返回参数本身，还附带参数的名称，这对于理解模型结构、进行参数分析或可视化等任务至关重要
通过这种方法，你可以精确控制哪些层的参数需要被更新，哪些层可能需要被冻结，从而在训练过程中实现更精细的调控
综上所述，PyTorch提供的强大API让获取并操作网络权重参数变得轻而易举，无论是进行模型调优、特征分析还是科学研究，都能从中受益匪浅
掌握这一技能，将极大提升你在深度学习领域的实践能力和创新能力
