谈及模型性能调优，理解并监控模型内部权重的变化是至关重要的
利用TensorFlow打印权重，不仅是理论走向实践的关键一步，更是优化模型结构、调整学习率等策略实施的前提
通过TensorFlow API，我们可以轻松访问并打印出每一层网络的权重值，这些权重如同神经网络的DNA，直接决定了模型的“智慧”水平
打印权重不仅能帮助我们验证模型是否按预期学习（比如权重是否逐步更新），还能在性能瓶颈时，为我们提供调整网络架构或超参数的直接线索
当面对复杂的模型结构时，精准地打印出每一层的权重，结合损失函数的变化，我们可以深入剖析模型
