训练多分类器，如何使得每个分类器有相同的模型参数代码

为了让每个多分类器（例如使用softmax输出的神经网络）有相同的模型参数，你可以尝试以下步骤：

1. 定义一个函数来创建模型，该函数接受模型名称作为参数，并返回具有相同参数的多个模型实例。

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

def create_model(model_name, num_classes):
    if model_name == 'resnet':
        model = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(512, num_classes)
        )
    elif model_name == 'densenet':
        model = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(),
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(32, num_classes)
        )
    else:
        raise ValueError(f"Unsupported model name: {model_name}")

    return model

2. 创建多个模型实例，并共享它们的参数。

model_names = ['resnet', 'densenet']
num_classes = 10

models = [create_model(model_name, num_classes) for model_name in model_names]

# Share parameters
for i in range(1, len(models)):
    models[i].load_state_dict(models[0].state_dict())

在这个例子中，我们创建了两个模型实例，并共享它们的参数。我们首先使用 `create_model()` 函数创建模型实例，然后通过 `load_state_dict()` 方法将第一个模型的参数加载到其他模型中。这样，所有模型都具有相同的参数。

注意，这里假设多个模型的结构相同，只是名称不同。如果不是，你需要对每个模型进行适当的调整。