python中如何查看一个模型的输入变量是什么？

在Python中，如果你有一个训练好的模型，通常它不是一个普通的函数，而是由深度学习库如TensorFlow、PyTorch等构建的对象。查看模型的输入变量通常是通过访问模型的`input_signature`属性，这个属性在一些高级API中可用，特别是在TF 2.x版本之后。

例如，在TensorFlow 2.x中，你可以这样做：

import tensorflow as tf

# 假设model是一个已经编译过的Keras模型
if hasattr(model, 'input_signature'):
    input_shape = model.input_signature[0][1:]  # 留下batch_size，忽略None
    input_dtype = model.input_signature[0][0]
    print(f"Model expects inputs with shape {input_shape} and dtype {input_dtype}")

注意，不是所有的模型都有`input_signature`属性，对于那些没有明确定义输入形状或动态输入大小的模型，你可能需要运行一段示例数据来看实际的输入要求。

如果你想查看PyTorch模型的输入，你可能需要查阅具体的文档，因为这取决于你的模型是如何定义的。在很多情况下，你可以在模型的`forward`函数定义中找到输入变量的信息。