pytorch，一个已有模块通过读取字典初始化了自己的权重，创建一个新模块并可以继承某个已有模块的权重

在PyTorch中，你可以使用`nn.ModuleDict`来创建一个模块字典，这个字典允许你在运行时动态地添加或访问已有的模块。如果你有一个预先加载了权重的模块，比如`model_dict`，并且你想创建一个新的模块`new_module`，让它继承这些权重，你可以这样做：

1. 首先，确保`model_dict`包含了你需要的参数和状态（weights and biases）[^1]。

# 假设你已经有了一个预训练模型的模块字典
pretrained_model_dict = self._modules['pretrained_module']

# 创建新的模块，通常会继承 `nn.Module` 类
class NewModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NewModule, self).__init__()
        self.module = nn.Sequential()

    def forward(self, x):
        return self.module(x)

# 初始化新模块，使其与 pretrain_model_dict 对齐
new_module = NewModule()
new_module.module.load_state_dict(pretrained_model_dict)

在这个例子中，`load_state_dict()` 方法被用来从`model_dict`复制参数到`new_module`的`module`部分。这样，`new_module`就有了与`pretrained_module`相同的权重。