很抱歉要求您作为新手来使用火炬，但我保证会在文档和Internet中进行大量搜索。
我需要两个主要要求，
第一个是训练一个或多个批次后获得体重增量，
第二个是为模型设置新的权重。
这意味着我想通过自己的方法（使用外部库）更新权重，
有可能实现这一目标吗？
似乎手电筒有一个抽象的module类[1]，但它的接口不能满足我的所有需求。
[1] https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md#nn.Module
最佳答案
最后，我通过参考几个同事找到了答案。
正确理解getParameters() [1]是解决问题的关键。 getParameters()将获得平坦的parameters（权重）和gradParameters（权重增量），而且，这是内存转换，应按文档中的说明仅调用一次。
这意味着getParameters()的返回值正是我们想要的，并且返回值的更改将反映到原始模型中，在此处更新权重。
因此，我们不仅可以通过parameters返回的getParameters()来获取扁平化的权重，还可以通过parameters:copy()来简单地设置权重。我们绝对可以使用其他torch.Tensor()方法来修改权重。
[1] https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md#flatparameters-flatgradparameters-getparameters
关于machine-learning - 如何获取/设置模型在火炬中的重量(增量)？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/37505711/