PyTorch，作为最受欢迎的深度学习框架之一，以其灵活的张量操作和动态图特性，极大地简化了这一过程
当你需要获取PyTorch模型的权重时，可以确信这一操作既直接又高效
使用PyTorch，你可以轻松通过模型的`state_dict()`方法获取所有层的权重和偏置参数
`state_dict()`是一个从字符串（参数名称）到参数张量（Tensor）的映射对象，它包含了模型训练过程中学习到的所有权重和偏置
通过遍历或直接访问这个字典，你可以精确地获取到任何一层的权重，进行进一步的分析、保存或修改
这种设计不仅便于权重的管理，还为模型的调试和性能优化提供了极大的便利
无论是在研究实验中微调网络架构，还是在生产环境中部署训练好的模型，PyTorch的`state_dict()`都是获取模型权重不可或缺的强大工具
总之，掌握PyTorch获取模型权重的方法，是每一位深度学习研究者和开发者必备的技能之一
