在 PyTorch 网络中添加可训练参数并修改预训练权重文件的方法
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简介：
本文介绍了如何在PyTorch网络模型中添加新的可训练参数以及如何有效地更新和操作预训练模型的权重文件，为深度学习研究者提供实用指导。
在实践中，为了满足不同的任务需求，我们通常会对现有的网络结构进行一些调整以实现特定的目标。假设我们现在有一个简单的两层感知机（MLP）网络：
```python
import torch
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.FloatTensor([1, 2, 3])).cuda()
y = Variable(torch.FloatTensor([4, 5])).cuda()
class MLP(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MLP, self).__init__()
```
这段代码定义了一个基本的两层感知机类，但未完成整个网络结构和具体的操作。根据不同的任务需求，我们可以在该基础上进行修改或扩展以适应特定的应用场景。
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