PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 编程语言库，用于深度学习应用程序。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现查看网络中的参数。
1. 使用 for 循环迭代参数
使用 PyTorch 的时候可以通过遍历网络参数以获得网络中参数的形状和值等信息。如下所示：
```
for name, param in net.named_parameters():
print(name, param.size())
```
其中，`net.named _parameters()` 返回一个 iterator，里面的元素是：(string, Variable)。
2. 使用 forward hook 迭代参数
使用 PyTorch， 还可以通过注册 forward hook，以获得指定的中间激活值。这些值可以用于可视化激励图等应用程序。
```
def forward_hook(self, input, output):
self.output = output
module_list = [mod for mod in net.modules() if isinstance(mod, nn.Conv2d)]
for module in module_list:
module.register_forward_hook(forward_hook)
```
3. 使用 TensorBoard 可视化
TensorBoard 是一个可视化工具，可以视觉化 TensorFlow 模型的训练过程。PyTorch 也提供了与 TensorBoard 兼容的 PyTorch 事件记录器。您可以使用 PyTorch 事件记录器将 PyTorch 模型的训练过程日志保存在文件中，并使用 TensorBoard 读取此日志。参考 Torch.utils.tensorboard 工具的文档查看如何向 PyTorch 事件记录器添加数据。
本文介绍了使用 PyTorch 实现查看网络中的参数的三种方法，分别是使用 for 循环迭代参数、使用 forward hook 迭代参数和使用 TensorBoard 可视化。这些方法能够帮助开发者更好地理解深度学习模型及其参数，并可用于调试模型和可视化中间结果等应用。
