机器学习---权重参数打包和解包

在机器学习算法的编写中，有时候我们需要在不同的函数中使用相同的参数，比如神经网络训练出来的网络参数。但由于参数过大，直接搬用会显得函数参数体积过大。因此可以将该参数打包成params结构（其实是将所有参数变成一列然后再并接起来），使用的时候可以解压成stack结构（其实是字典形式）。在机器学习算法的编写中，有时候我们需要在不同的函数中使用相同的参数，比如神经网络训练出来的网络参数。