当你需要深入理解模型内部机制，优化模型性能时，查看权重参数成为了一项不可或缺的技能
PyTorch通过其直观易用的API，让查看模型权重变得异常简单而直接
利用`.parameters()`或`.named_parameters()`方法，你可以轻松获取模型中所有层的权重和偏置项，甚至能够直接访问每一层具体的参数名称，这对于调试和模型分析至关重要
不仅如此，PyTorch还支持在训练过程中动态监控权重变化，通过集成TensorBoard等可视化工具，你可以实时观察权重如何随着迭代次数增加而更新，这对于理解模型学习过程、诊断过拟合或欠拟合等问题提供了极大的便利
总之，PyTorch提供的强大功能让你能够轻松查看并操作模型权重参数，无论是进行模型诊断、优化还是研究，都能事半功倍
掌握这一技能，无疑将让你的深度学习之旅更加顺畅高效
