假设你有两个相同模型的示例（必须子类化nn.Module），那么你可以使用nn.Module.state_dict()和nn.Module.load_state_dict()。你可以找到状态字典here的简要介绍。

model1.load_state_dict(model2.state_dict())

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这里有两种方法可以做到这一点。

# Use load state dict
model_source = Model()
model_dest = Model()
model_dest.load_state_dict(model_source.state_dict())

# Use deep copy
model_source = Model()
model_dest = copy.deepcopy(model_source )

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在解决方案中添加另一种方法，尽管它与load_state_dict()相同，但当load_state_dict()因任何原因抛出错误时可能会很有用：

with torch.no_grad():
    for source_param, target_param in zip(model_to_copy_from.parameters(), model.parameters()):
        target_param.data.copy_(source_param.data)

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