训练多个分类器，如何使每个分类器在训练之前具有相同的模型参数代码

以下是使用PyTorch框架实现多个分类器在训练之前具有相同的模型参数的示例代码：

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

# 定义分类器的模型结构
class Classifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Classifier, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 初始化模型参数
def init_weights(m):
    if isinstance(m, nn.Linear):
        nn.init.uniform_(m.weight, -0.1, 0.1)
        nn.init.zeros_(m.bias)

# 创建多个分类器
num_classifiers = 3
classifiers = [Classifier() for _ in range(num_classifiers)]

# 给每个分类器的模型参数赋相同的初始值
for classifier in classifiers:
    classifier.apply(init_weights)

# 定义数据集和数据加载器
data = torch.randn(100, 10)
labels = torch.randint(0, 2, (100,))
dataset = torch.utils.data.TensorDataset(data, labels)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True)

# 定义训练过程
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(classifier.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    for data, labels in dataloader:
        for classifier in classifiers:
            optimizer.zero_grad()
            output = classifier(data)
            loss = criterion(output, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()

在上述代码中，我们首先定义了一个`Classifier`类来表示分类器的模型结构。然后，我们使用`init_weights`函数来初始化模型参数。在创建多个分类器后，我们使用`apply`方法将`init_weights`函数应用到每个分类器的模型参数上，从而使它们具有相同的初始值。在训练过程中，我们使用`for`循环遍历每个分类器，以确保它们都使用相同的模型参数进行训练。