a, b, c = weights[0][0][0].item(), weights[1][0][0].item(), weights[2][0][0].item()出错，invalid index to scalar variable

这个错误是由于 `weights` 变量的维度不符合预期导致的。在这个例子中，如果模型中的层数或神经元个数发生了变化，`weights` 变量的维度也会随之改变。因此，你需要先检查一下模型中的层数和神经元个数是否正确，在确认 `weights` 变量的维度后再进行索引操作。

例如，如果模型中包含两个全连接层，每层有 64 个神经元，那么 `weights` 变量应该是一个长度为 6 的列表（3个权重矩阵和3个偏置向量），可以使用以下代码进行获取和打印参数：

weights = model.get_weights()
a, b, c = weights[0][0], weights[2][0], weights[4][0]
print('拟合方程式：y = {:.2f} * exp({:.2f} * x) + {:.2f}'.format(a, b, c))
print('参数：a = {:.2f}, b = {:.2f}, c = {:.2f}'.format(a, b, c))

注意，这里 `weights` 变量的索引从0开始，因为它是一个列表而不是一个矩阵。