在 PyTorch 中，查看和访问模型的参数是非常常见的操作。以下是一些常用的函数和方法，用于查看和操作 PyTorch 模型的参数。
1. model.parameters()
该方法返回一个生成器，它生成模型的所有可训练参数。这些参数通常是模型中的权重和偏置。
示例：
import torch
import torch.nn as nnclass SimpleModel(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleModel, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(10, 5)self.fc2 = nn.Linear(5, 2)def forward(self, x):x = self.fc1(x)return self.fc2(x)# 创建模型实例
model = SimpleModel()# 查看模型的所有参数
for param in model.parameters():print(param)
输出的将是模型中所有层的权重和偏置。例如 fc1.weight 和 fc1.bias 等。
2. model.named_parameters()
该方法与 model.parameters() 类似，但它返回的是一个生成器，生成 (name, parameter) 元组，其中 name 是每个参数的名字，parameter 是对应的张量。
