要高效且有力地执行这一任务，PyTorch提供了直观易用的API，让开发者能够轻松访问并打印出模型的每一层权重
通过简单的几行代码，你不仅能查看权重值，还能进一步分析权重的分布、大小等关键信息，这对于诊断过拟合、欠拟合问题，或是调整学习率等超参数至关重要
PyTorch的`model.parameters()`或`model.state_dict()`方法让这一过程变得异常简单，它们允许你遍历模型的所有参数，包括权重和偏置项，从而进行详尽的分析与调整
掌握如何输出网络权重，是每位深度学习工程师必须掌握的技能之一
它不仅能帮助你深入理解模型的学习过程，还能在模型调优时提供宝贵的洞见
因此，无论你是初学者还是资深专家，都应该熟练掌握PyTorch的这一功能，让模型性能在你的精准调控下达到最优
