PyTorch中可以使用torch.cat()函数将两个模型拼接起来。torch.cat()函数可以将多个张量按照指定的维度拼接在一起。拼接的维度可以是任意维度，比如0表示在第0维度拼接，1表示在第1维度拼接，以此类推。
以下是一个示例代码，演示了如何将两个模型在指定维度上拼接起来：
import torch
import torch.nn as nn
# 假设有两个模型model1和model2
model1 = nn.Linear(10, 5)
model2 = nn.Linear(5, 3)
# 获取模型的参数
params1 = model1.parameters()
params2 = model2.parameters()
# 将参数拼接在一起
concat_params = list(params1) + list(params2)
# 创建一个新的模型，其中的参数是拼接后的参数
concat_model = nn.ModuleList(concat_params)
在上述代码中，我们使用nn.Linear()函数创建了两个模型model1和model2，并获取了它们的参数params1和params2。然后，我们通过使用list()将两个参数列表转换为普通的Python列表，并使用+运算符将它们拼接在一起。最后，我们将拼接后的参数列表传递给nn.ModuleList()函数，创建了一个新的模型concat_model，其中的参数是拼接后的参数。
需要注意的是，拼接的参数列表要求是nn.Parameter类型的，而不是普通的Tensor类型。因此，在使用torch.cat()拼接之前，需要通过nn.Parameter()或者nn.ParameterList()将Tensor类型的参数转换为nn.Parameter类型的参数。
