neurolab里面怎么查看神经网络net的具体参数？

在阿里云的PAI-Neurolab平台中，查看神经网络模型的具体参数（如权重、偏差等）通常涉及到模型的可视化与分析功能。虽然直接在Neurolab Studio界面查看所有底层细节可能不直观，但你可以通过以下几种方式来实现：

1. 导出模型参数：在训练完成之后，大多数深度学习框架允许你将模型的参数导出为文件（如JSON、HDF5或protobuf格式），这些文件可以进一步解析以查看权重和偏差等信息。在Neurolab中完成训练后，你可以使用代码逻辑将模型保存至OSS（阿里云对象存储服务），然后下载到本地进行详细分析。

2. 使用TensorBoard：对于基于TensorFlow的模型，Neurolab支持TensorBoard集成。你可以启动TensorBoard服务来可视化模型结构、权重分布、损失函数变化等。这需要在训练时记录日志，并通过Neurolab提供的TensorBoard URL访问这些信息。

3. 利用Model Explainability工具：阿里云PAI平台提供了模型可解释性服务，可以帮助理解模型内部的工作原理，包括特征重要性等，虽然它主要关注于输入特征对输出的影响，但某些高级功能也可能提供权重参数的概览。

4. 自定义脚本：如果你有更特定的需求，可以在Neurolab之外编写Python脚本，利用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）的API加载已保存的模型，然后遍历并打印出感兴趣的参数。这要求你对所使用的框架有一定的了解。

请注意，具体的操作步骤可能会随着Neurolab及阿里云PAI平台的更新而有所变化，建议查阅最新的官方文档或在阿里云开发者社区寻求帮助。