在深度学习的世界里，TensorFlow是一个强大的工具，它可以帮助我们构建和训练复杂的神经网络模型。那么，如何查看这些模型的网络结构以及它们的权值呢？今天就来手把手教你探索TF模型的奥秘！💪

首先，搭建好你的TensorFlow环境后，定义一个简单的神经网络模型。例如，使用`Sequential` API创建一个包含全连接层和激活函数的模型。完成模型定义后，可以通过`model.summary()`来直观地查看每一层的结构，包括参数数量、输入输出形状等信息。🔍

接下来，让我们关注模型的权值。TensorFlow中的权值存储在各层的权重变量中，你可以通过`model.layers[i].get_weights()`来提取特定层的权值数据。这一步骤尤其重要，因为它能帮助你了解模型的学习情况，并为后续调参提供依据。💡

最后，别忘了保存你的工作成果！使用`model.save('model_path')`将模型及其权值保存下来，方便下次加载继续训练或推理。🚀

掌握这些技巧后，你就能更深入地理解TensorFlow模型的工作原理啦！快去试试吧，说不定还能发现更多有趣的细节哦～✨