在常见的pytorch代码中，我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化。但是，有时我们有些特殊需求，比如用某一层的权重取优化其它层，或者手动指定某些权重的初始值。

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核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是，值得注意的是，pytorch中各层权重的数据类型是nn.Parameter，而不是Tensor或者Variable。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
 
# 第一一个卷积层，我们可以看到它的权值是随机初始化的
w=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding=1)
print(w.weight)
 
 
# 第一种方法
print("1.使用另一个Conv层的权值")
q=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding=1) # 假设q代表一个训练好的卷积层
print(q.weight) # 可以看到q的权重和w是不同的
w.weight=q.weight # 把一个Conv层的权重赋值给另一个Conv层
print(w.weight)
 
# 第二种方法
print("2.使用来自Tensor的权值")
ones=torch.Tensor(np.ones([2,2,3,3])) # 先创建一个自定义权值的Tensor，这里为了方便将所有权值设为1
w.weight=torch.nn.Parameter(ones) # 把Tensor的值作为权值赋值给Conv层，这里需要先转为torch.nn.Parameter类型，否则将报错
print(w.weight)

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