python查看权值矩阵的函数

在Python中，如果你想查看神经网络的权值矩阵，可以使用以下代码：

import torch

# 定义一个神经网络模型
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(20, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 初始化一个Net模型
net = Net()

# 查看权值矩阵
for name, param in net.named_parameters():
    if 'weight' in name:
        print(name, param.data)

这段代码首先定义了一个简单的神经网络模型 `Net`，包含两个全连接层。然后初始化一个模型实例 `net`，最后使用 `named_parameters()` 方法遍历模型的所有参数，如果参数名称中包含字符串 `"weight"`，则打印出该参数的名称和数据。这样就可以查看该神经网络的所有权值矩阵了。