PyTorch中可以使用torch.cat()函數將兩個模型拼接起來。torch.cat()函數可以將多個張量按照指定的維度拼接在一起。拼接的維度可以是任意維度，比如0表示在第0維度拼接，1表示在第1維度拼接，以此類推。
以下是一個示例代碼，演示了如何將兩個模型在指定維度上拼接起來：
import torch
import torch.nn as nn
# 假設有兩個模型model1和model2
model1 = nn.Linear(10, 5)
model2 = nn.Linear(5, 3)
# 獲取模型的參數
params1 = model1.parameters()
params2 = model2.parameters()
# 將參數拼接在一起
concat_params = list(params1) + list(params2)
# 創建一個新的模型，其中的參數是拼接后的參數
concat_model = nn.ModuleList(concat_params)
在上述代碼中，我們使用nn.Linear()函數創建了兩個模型model1和model2，并獲取了它們的參數params1和params2。然后，我們通過使用list()將兩個參數列表轉換為普通的Python列表，并使用+運算符將它們拼接在一起。最后，我們將拼接后的參數列表傳遞給nn.ModuleList()函數，創建了一個新的模型concat_model，其中的參數是拼接后的參數。
需要注意的是，拼接的參數列表要求是nn.Parameter類型的，而不是普通的Tensor類型。因此，在使用torch.cat()拼接之前，需要通過nn.Parameter()或者nn.ParameterList()將Tensor類型的參數轉換為nn.Parameter類型的參數。
