Pytorch：如何获取所有需要毕业的模型参数？

Question

我在pytorch中有一些模型，我想手动访问和更改其可更新的权重。

那将如何正确完成？

理想情况下，我想要这些权重的张量。

在我看来

for parameter in model.parameters():
    do_something_to_parameter(parameter)

不是正确的方法，因为

1. 它不利用GPU，并且不能
2. 它甚至没有利用底层的实现方式

手动访问模型权重（而不是通过loss.backward和optimizer.step）的正确方法是什么？