// 初始化二维数组，每个条目是某个神经网络phi = [[None] * n for _ in range(m)]for i in range(m):    for j in range(n):        phi[i][j] = NeuralNetwork()// 设k, i为任意索引p1 = torch.nn.utils.parameters_to_vector(phi[k][i - 1].parameters())p2 = torch.nn.utils.parameters_to_vector(mean of phi[:][i-1])

我基本上想要计算参数phi[k][i-1]与整个列phi[:][i-1]的平均值之间的均方误差，即((p1 - p2)**2).sum()。我尝试了以下方法：

tmp = [x.parameters() for x in self.phi[:][i - 1]]mean_params = torch.mean(torch.stack(tmp), dim=0)p2 = torch.nn.utils.parameters_to_vector(mean_params)

但这不起作用，因为tmp是生成器对象的列表。更具体地说，我想我的问题是如何从这些生成器对象中计算平均值。

回答：

首先，我们可以定义一个函数来计算模型列表的平均参数。为了避免同时创建每个模型参数的副本，我们可能希望将其计算为累积和。例如

def average_parameters_vector(model_list):    n = len(model_list)    avg = 0     for model in model_list:        avg = avg + torch.nn.utils.parameters_to_vector(model.parameters()) / n     return avg 

然后你可以创建p1和p2并计算均方误差

p1 = torch.nn.utils.parameters_to_vector(phi[k][i - 1].parameters())p2 = average_parameters_vector(phi[:][i - 1])mse = ((p1 - p2)**2).mean()

如果你真的想要一个一行解决方案，并且可能是最快的，你可以通过创建一个包含phi[:][i - 1]中所有模型参数的单一张量，然后对其进行平均缩减来计算。但如前所述，这将显著增加内存使用量，特别是如果你的模型有数百万个参数，通常情况下是这样的。

# 使用大量内存但可能是最快的解决方案def average_parameters_vector(model_list):    return torch.stack([torch.nn.utils.parameters_to_vector(model.parameters()) for model in model_list]).mean(dim=0)

在另一个极端，如果你非常关心内存使用，那么你可以一次计算每个单独参数的平均值。

# 比原始解决方案更节省内存，但可能更慢def average_parameters_vector(model_list):    n = len(model_list)    num_params = len(list(model_list[0].parameters()))    averages = [0] * num_params    for model in model_list:        for pidx, p in enumerate(model.parameters()):            averages[pidx] = averages[pidx] + p.data.flatten() / n     return torch.cat(averages)