如何在并行流之间共享权重?

有没有一种方法可以在 torch-model 的并行流之间共享权重?

例如，我有以下模型。

mlp = nn.Sequential();
c = nn.Parallel(1,2)     -- 并行容器将把一个模块与维度1
                         -- （行空间）的每个切片关联起来，并在第二个维度上连接输出。

for i=1,10 do            -- 并行添加10个线性 + 重塑模块（输入=3，输出=2x1）
 local t=nn.Sequential()
 t:add(nn.Linear(3,2))   -- 线性模块（输入=3，输出=2）
 t:add(nn.Reshape(2,1))  -- 重塑大小为2的1D张量为大小为2x1的2D张量
 c:add(t)
end

mlp:add(c)

现在我想要共享 nn.Linear 层的权重（包括所有内容，权重、偏差、梯度），跨不同的 i 数字（例如 nn.Linear(3,2)[1] 与 nn.Linear(3,2)[9]）。 我有哪些选项可以共享这些权重？

还是推荐使用不同的容器/模块方法?