如何求两个网络权重的平均值？

Question

假设在PyTorch中我有model1和{}，它们具有相同的体系结构。他们在相同的数据上接受了进一步的培训，或者有一个模型是otter的早期版本，但它在技术上与这个问题无关。现在我想将model的权重设置为model1和{}权重的平均值。在Pythorch我该怎么做？在

Answer 1

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)

取自pytorch forums。您可以获取参数，转换并重新加载它们，但要确保尺寸匹配。在

我也很想知道你对这些的发现。。在