在很多神经网络中，往往会出现多个层共享一个权重的情况，pytorch可以快速地处理权重共享问题。

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例子1：

class ConvNet(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(ConvNet, self).__init__()
    self.conv_weight = nn.Parameter(torch.randn(3, 3, 5, 5))
 
  def forward(self, x):
    x = nn.functional.conv2d(x, self.conv_weight, bias=None, stride=1, padding=2, dilation=1, groups=1)
    x = nn.functional.conv2d(x, self.conv_weight.transpose(2, 3).contiguous(), bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1,
                 groups=1)
    return x

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新闻标题：pytorch共享参数的示例-创新互联
网站路径：http://kswsj.cn/article/jsgch.html