之前按照以下方法成功得到了模型结构信息

python
param = fluid.global_scope().find_var(param_name)
if param is not None:
    param_in_numpy = np.array(param.get_tensor())

那有没有方法可以得到每一层的参数值呢？（比如权重参数，量化参数的具体数值）从inference模型文件（model和params）

可以安装netron后将__model__用其打开，可以看到模型的可视化结构和详细参数