在TensorFlow中，我们可以使用tf.trainable_variables()方法来查看模型参数。此方法返回一个列表，其中包含所有可训练的变量。这些变量是为优化器提供变量的值，以最小化损失函数。
以下是使用tf.trainable_variables()方法查看模型参数的示例代码：
import tensorflow as tf
#定义模型
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784])
W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b=tf.Variable(tf.zeros([10]))
y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)
#查看模型参数
variables=tf.trainable_variables()
for var in variables:
print(var.name)运行以上代码，输出结果如下：
Variable:0
Variable_1:0这里的Variable:0和Variable_1:0分别表示变量W和变量b。由于我们定义了两个变量，因此列表中有两个元素。
我们还可以使用tf.Variable类的name属性来查看单个变量的名称。例如，要查看变量W的名称，可以使用以下代码：
print(W.name)运行以上代码，输出结果如下：
Variable:0此外，我们还可以使用tf.shape方法查看变量的形状。例如，要查看变量W的形状，可以使用以下代码：
print(tf.shape(W))运行以上代码，输出结果如下：
Tensor("Shape:0",shape=(2,),dtype=int32)此处的输出是一个Tensor对象，它的形状是(2,)，表示W的形状为784\times 10。
除了使用tf.trainable_variables()方法外，我们还可以使用tf.get_collection方法获取特定类型的变量。例如，要获取所有L1正则化项的变量，可以使用以下代码：
l1_variables=tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES)
for var in l1_variables:
continue：
for var in l1_variables:
print(var.name)在上述代码中，`tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES`是一个特定的字符串常量，表示所有L1正则化项的变量。`tf.get_collection`方法返回一个列表，其中包含图中所有具有给定名称的变量。在本例中，返回的列表包含所有L1正则化项的变量。我们遍历该列表并使用变量的`name`属性打印出它们的名称。
此外，我们还可以使用`tf.train.Saver`类将模型保存到磁盘，并在需要时恢复模型。以下是保存和恢复模型的示例代码：
import tensorflow as tf1.定义模型
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784])
W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b=tf.Variable(tf.zeros([10]))
y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)2.创建Saver对象
saver=tf.train.Saver()3.训练模型
4.保存模型
save_path=saver.save(sess,"model.ckpt")5.恢复模型
saver.restore(sess,"model.ckpt")在上述代码中，我们首先定义了模型，并创建了一个Saver对象。然后，我们训练模型并将其保存到磁盘上的文件model.ckpt中。最后，我们在需要时使用Saver对象恢复模型。
总之，TensorFlow提供了多种方法来查看和管理模型参数。通过使用这些方法，我们可以更好地理解模型的内部结构，并优化训练过程以获得更好的性能。
