利用pytorch，写出一个融合多个预训练权重的方法

当我们需要在多个预训练权重中进行选择时，可以采用以下方法：

1. 加载每个预训练权重，并且将其转换为 pytorch 模型的形式。

2. 初始化一个全新的 pytorch 模型，例如一个带有多个并行层的神经网络。

3. 针对所有预先训练的权重，对于每个预训练权重，通过遍历该网络的每一层并使用当前层的预训练权重进行初始化来初始化新建的神经网络。

4. 将所有这些预训练的权重乘以预定义的权重（即不同权重的加权平均值或特定的固定权重）并将它们相加。

5. 根据计算出的总权重更新新的神经网络的权重，并将其用于后续的预测或训练。

这种方法可以利用多个预训练权重中的知识来生成更准确和通用的预测结果，从而增强机器学习模型的性能。