深度学习模型往往涉及多层网络神经结构，模型通常以代码的方式展示，不便于理解。

深度学习模型往往涉及多层网络神经结构，模型通常以代码的方式展示，不便于理解。
A、正确
B、错误
正确答案：A
答案解析：
多层网络神经结构的复杂性：深度学习模型，如深度卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）等，通常具有多层网络结构。这些网络层次相互交织，各层之间的参数传递和计算逻辑复杂。例如，在一个典型的图像识别CNN模型中，可能包含多个卷积层、池化层、全连接层等，每层都有特定的功能和参数设置。层与层之间的操作，如卷积核的滑动、池化的方式、全连接层权重的计算等，对于不熟悉深度学习的人来说，理解起来颇具难度。
以代码方式展示增加理解难度：深度学习模型通常通过编程语言（如Python结合TensorFlow、PyTorch等深度学习框架）以代码的形式呈现。虽然代码能够精确地实现模型的架构和训练过程，但代码包含大量的技术细节和专业术语。比如在代码中会涉及张量操作、反向传播算法的实现、优化器的选择与参数设置等内容。对于不具备编程基础或深度学习专业知识的人而言，阅读和理解这些代码是非常困难的，难以直观地把握模型的整体架构和工作原理。
综上所述，深度学习模型由于其多层网络神经结构的复杂性以及通常以代码方式展示的特点，确实不便于理解，所以该说法正确。