很抱歉要问火炬新手，但我保证会通过文件和互联网进行大量搜索。
我需要两个主要要求， 第一个是在训练一个或多个批次后得到重量增量， 第二个是将新权重设置为模型。
这意味着我想通过自己的方法（使用外部库）更新权重， 能够在火炬中实现这一目标吗？
火炬似乎有一个抽象的List<InsnList> l = Lists.newList();
InsnList il = new InsnList();
for (AbstractInsnNode ain : method.instructions.toArray()) {
if (ain.getType == AbstractInsnNode.FRAME){
l.add(il);
il = new InsnList();
} else {
il.add(ain);
}
}
类[1]，但它的界面并不适合我的所有需要。
[1] https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md#nn.Module
答案 0 :(得分：2)
最后，我通过引用几位同事找到答案。
正确理解getParameters() [1]是解决问题的关键。 getParameters()会得到展平parameters（权重）和gradParameters（权重增量），更重要的是，这是一个记忆过渡，应该只记录一次。
这意味着getParameters()的返回值正是我们想要的，返回值的更改将反映到更新权重的原始模型中。
因此，我们不仅可以通过parameters返回的getParameters()获得展平权重，还可以通过parameters:copy()设置权重。我们绝对可以使用其他torch.Tensor()方法来修改权重。