在PyTorch中调参是神经网络训练过程中非常重要的一部分。下面我将给出一些常用的PyTorch神经网络调参方法： 1. 参数访问和修改：你可以使用`model.parameters()`方法来访问模型的所有参数。这个方法返回一个可迭代的参数列表，你可以通过遍历这个列表来访问和修改每个参数的值。例如，你可以使用`param.data`来访问参数的值，并使用`param.data=new_value`来修改参数的值。 2. 参数初始化：在PyTorch中，你可以使用不同的方法来初始化神经网络的参数。PyTorch提供了一些预定义的初始化方法，比如`torch.nn.init.xavier_uniform_()`和`torch.nn.init.kaiming_normal_()`等。你可以在创建模型的时候使用这些初始化方法来初始化参数。此外，你也可以自定义初始化方法，并在模型中调用它们。可以参考中的示例代码来了解如何在PyTorch中进行参数初始化。 3. 参数绑定：在某些情况下，你可能希望共享模型中的参数。在PyTorch中，你可以通过将一个参数的引用赋给另一个参数来实现参数的绑定。这样做的好处是可以节省内存，并且可以同时更新所有绑定的参数。你可以使用`param1.data=param2.data`来将参数2绑定到参数1。 总结起来，调参是神经网络训练中的重要环节，你可以通过访问和修改参数、初始化参数以及绑定参数等方法来调整神经网络的性能和表现。你可以参考和中的内容来学习更多关于在PyTorch中进行神经网络调参的方法。同样，你也可以参考中提供的教程来深入了解PyTorch的使用。