pyon实现将多个存储了单个张量的.pt文件合并成一个.pt文件

PyTorch提供了`torch.utils.data.dataloader.ConcatDataset`这个工具，可以帮助你合并多个`.pt`（通常指Pickle或TensorFlow Checkpoint格式中的PyTorch模型权重文件）文件，这些文件各自存储了一个张量。不过，由于`.pt`文件本身就是整个张量的序列化形式，如果你想要的是将它们合并成一个单一的文件，而不是数据集，你可以直接将这些文件的内容读取出来，然后组合成一个新的张量，最后使用`torch.save()`函数保存。

这里是一个简单的步骤示例：

import torch

# 假设你有多个.pt文件路径列表
file_paths = ['path_to_file1.pt', 'path_to_file2.pt', ...]

# 初始化一个空的张量
combined_tensor = None

for path in file_paths:
    # 加载每个文件中的张量
    tensor_from_file = torch.load(path)
    
    # 如果这是第一个文件，创建新张量；否则，将其追加到现有张量上
    if combined_tensor is None:
        combined_tensor = tensor_from_file
    else:
        combined_tensor += tensor_from_file

# 将合并后的张量保存到新的.pt文件
torch.save(combined_tensor, 'merged_weights.pt')