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1.nn.Parameter()

在 PyTorch 中，nn.Parameter() 是一个特殊的类（torch.nn.Parameter），用于定义神经网络中可学习的参数（如权重、偏置等）。它是 torch.Tensor 的子类，核心作用是：当把 Parameter 对象赋值给 nn.Module 类（或其子类，如自定义模型、层）的属性时，会自动被注册为模型的参数，并参与训练时的梯度计算和更新。

• nn.Parameter 会被自动纳入模型的参数管理，是 “可学习参数” 的官方标记方式。

  import torch
  from torch import nn
  class Model(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.w=nn.Parameter(torch.randn(2,3))self.b=nn.Parameter(torch.zeros(2))def forward(self,x):return x@self.w.t()+self.b
  model=Model()
  for name,param in model.named_parameters():print(f"参数名:{name},形状：{param.shape}")

  注意：在 PyTorch 中，torch.randn(4, 3) 会生成一个形状为 (4, 3) 的张量，其元素是服从标准正态分布（均值为 0，标准差为 1）的随机数。因此，self.w 的具体数值是随机生成的，每次运行代码都会得到不同的结果。

2.损失函数标准差的计算

其中data_train.iloc[i:i+4, :-1]是panda中按位置提取数据的操作，是一个panda_DataFrame对象，要求变量名不能有空格，由此命名为data_train。i:i+4表示选取从索引 i 到 i+3 的连续 4 行数据，：-1表示选取除最后一列之外的所有列。而只有-1表示选取最后一列。

3.self的用法

不是所有的类中的函数（方法）都有self参数，类的方法有实例化方法，类方法，静态方法。

实例化方法要求第一个参数是self，self 代表调用该方法的实例对象本身。

类方法：用 @classmethod 装饰，第一个参数必须是 cls（代表类本身），不需要 self。
作用：操作类的属性或创建实例（与类相关，不依赖具体实例）。

静态方法：用 @staticmethod 装饰，既不需要 self，也不需要 cls，本质上是定义在类命名空间中的普通函数。
作用：提供与类相关的工具功能，不依赖类或实例的状态。

4.pyTorch模型训练步骤

初始化模型 → 2. 初始化优化器（依赖模型参数，需在模型之后）→ 3. 准备数据 → 4. 循环训练（多轮 Epoch）：

每轮训练：梯度清零 → 前向传播（算 y_pred）→ 计算损失 → 反向传播（算梯度）→ 优化器更新参数（用梯度调参）

import torch
from torch import nn
import numpy as np
import pandas as pd
from torch.optim import AdamWclass Model(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.w = nn.Parameter(torch.tensor([[0.1,0.2],[0.2,0.3],[0.1,0.3]]))  # 权重：(1,2)，对应2个特征self.b = nn.Parameter(torch.tensor([0.0,0.1,0.2]))     # 偏置：self.softmax=nn.Softmax(-1)def forward(self, x):# 修正：用squeeze()将输出从(3,1)转为(3,)，与y的形状完全匹配return self.softmax((x @ self.w.t() + self.b).squeeze()  )@staticmethoddef loss(y_pred, y):return ((y_pred - y) ** 2).mean()  # MSE损失if __name__ == '__main__':# 1. 初始化模型model = Model()print(model.w) print(model.b)# 2. 初始化优化器（必须在模型之后）optimizer = AdamW(params=model.parameters(),lr=0.1  # 学习率)# 3. 准备训练数据data_list = [[1, 2, 3, 4],   # x取前2列[1,2]，y取最后1列[4][2, 3, 4, 5],   # x取[2,3]，y取[5][3, 4, 5, 6]    # x取[3,4]，y取[6]]data_train = pd.DataFrame(data_list)# 4. 训练循环（核心修正部分）epochs = 10  # 训练轮次for epoch in range(epochs):  # 外部epoch循环：用epoch而非i，避免变量冲突# 关键1：每个epoch重置损失列表，不累积历史损失epoch_loss_list = []  # 关键2：内部数据循环用j，避免与外部epoch变量冲突（原代码用i覆盖）for j in range(0, len(data_train), 4):  #核心作用是从 data_train 的第 0 个元素开始，每间隔 4 个元素取一个索引 j，通常用于 批量处理数据（比如每次处理 4 个样本，即批量大小为 4）# 提取特征x：前2列，形状(3,2)（3个样本，每个样本2个特征）x = torch.tensor(np.array(data_train.iloc[j:j+3, :-2]), dtype=torch.float32)# 提取标签y：最后1列，形状(3,)（3个样本，每个样本1个标签）y = torch.tensor(np.array(data_train.iloc[j:j+3, -1]), dtype=torch.float32)# 前向传播：得到y_pred（形状(3,)）y_pred = model(x)# 计算当前批次损失batch_loss = Model.loss(y_pred, y)# 收集当前epoch的批次损失epoch_loss_list.append(batch_loss)# 5. 反向传播与参数更新（关键修正：顺序和梯度清零）optimizer.zero_grad()  # 关键3：先清零梯度，再反向传播（原代码顺序颠倒）total_epoch_loss = sum(epoch_loss_list)  # 当前epoch的总损失（不累积历史）total_epoch_loss.backward()  # 对当前epoch的总损失反向传播optimizer.step()  # 更新参数# 6. 打印训练日志（观察损失下降和参数更新）print(f"Epoch: {epoch+1:2d} | Total Loss: {total_epoch_loss.item():.4f}")print(model.w)print(model.b)y_preds=[torch.round(y_pre) for y_pre in y_pred]print('#########',y_preds)accuracy=(np.array(y_pred)==(np.array(y))).mean()print('Accaracy:',accuracy)

5，前向传播和反向传播的区别

6.nn.Linear()

nn.Linear 是 PyTorch（torch.nn 模块）中实现线性变换的核心层类，本质是对输入数据执行「矩阵乘法 + 偏置加法」操作，公式为：
y = x · Aᵀ + b
其中：x 是输入，A 是层的权重矩阵，b 是偏置向量（可选），y 是输出。它是神经网络中构建全连接层、输入输出层的基础组件。

import torch
from torch import nn
torch.random.manual_seed(42)class F1(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.softmax=nn.Softmax(-1)self.linear=nn.Linear(4,3)def forward(self,x):return self.softmax(self.linear(x))f=F1()
X=torch.tensor([[1.2,2.1,3.3,4.5],[2.3,3.4,4.5,5.1]
])y_pred=f(X)
print(y_pred)
print(f.linear.weight)
print(f.linear.bias)

7.密集张量与稀疏张量的区别

密集张量存储全部元素（包括大量无意义的零值 / 无效值），稀疏张量仅存储 “有意义的非零 / 有效元素” 及其位置，二者适用于不同数据场景。

稀疏张量： 例如一个3×4 的表格，若只有 2 个非零值，只需记录这 2 个值的 “行号、列号” 和 “值本身”，无需记录其他零值。

密集张量：比如一个 3×4 的表格，即使大部分单元格是 0，也会把每个单元格的内容（包括 0）都记录下来。

8.TensorFlow，Pytorch和Transfrom的关系

TensorFlow 和 PyTorch 是 “平行的深度学习工具”，都能将 “Transformer 这个序列建模方案” 转化为可训练、可运行的模型；Transformer 依赖这两个框架（或其他框架）实现，而两个框架则通过支持 Transformer，拓展了自身处理序列任务的能力。