假设在PyTorch中，我拥有model1和model2拥有相同的架构。他们接受了相同数据的进一步培训，或者一个模型是其他模型的早期版本，但在技术上与该问题无关。现在，我想设置的权重model为平均的权重model1和model2。我将如何在PyTorch中做到这一点？
beta = 0.5 #The interpolation parameter
params1 = model1.named_parameters()
params2 = model2.named_parameters()
dict_params2 = dict(params2)
for name1, param1 in params1:
if name1 in dict_params2:
dict_params2[name1].data.copy_(beta*param1.data + (1-beta)*dict_params2[name1].data)
model.load_state_dict(dict_params2)
摘自pytorch论坛。您可以获取参数，进行转换并将其加载回去，但要确保尺寸匹配。
我也很想知道您对这些发现的了解。
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