我有一个和这个类似的问题：
有一个(n1, n2)形式的输入向量，我想要一个f(n1, n2) = f(n2, n1)的模型。我希望这个模型是线性的。例如，我想学习的2x2矩阵。2x2矩阵有4个权重，训练将尝试学习这些权重。但是，这种限制可以巧妙地减少问题。作为nvec=(n1, n2)，f(nvec) = W*nvec。因此，假设X = [[0, 1],[1, 0]]是一个反转向量的2x2矩阵，然后是f(n2,n1) = W*X*(n1, n2) = f(n1, n2) = W (n1, n2)。
基本上，等式意味着W*X = W，或者如果是W = [[w1, w2], [w3, w4]]，那么等式意味着W = [[w1, w1], [w3, w3]]，即矩阵只有2个自由参数。我如何在pytorch中定义这样的模型呢？
谢谢。
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