nn.parameter

torch.nn.parameter.Parameter 是 PyTorch 中的一个类，它是 Tensor 的一个子类。特别之处在于，当你将其作为属性赋值给 Module 时，它会被自动添加到该模块的参数列表中，并可以通过如 parameters() 迭代器访问。这一特性使得管理模型参数变得更为方便和直观，尤其是对于深度学习模型而言。

主要特点

• 被视为模块参数的张量：Parameter 类允许你定义那些应当被视为模型参数的张量。这意味着它们会自动被包含在模型的参数集合中，这对于训练过程中的参数更新非常重要。

• 自动注册为模块参数：当一个 Parameter 被赋值给一个 Module 类的属性时，它会自动成为该模块的一部分，参与后续的优化过程。

参数说明

• data (Tensor)：这是实际的参数张量，表示模型参数的具体数值。

• requires_grad (bool, optional)：这个布尔值指定了是否需要对该参数计算梯度。这对于确定哪些参数会在反向传播过程中得到更新至关重要。默认情况下，它的值是 True，意味着默认会对该参数进行梯度计算。需要注意的是，即使在 torch.no_grad() 上下文中，Parameter 创建时的 requires_grad 默认值仍然为 True，这表明了参数的梯度计算需求不会因为上下文的变化而自动改变。

通过使用 Parameter，PyTorch 提供了一种有效的方式来管理和优化深度学习模型中的参数，使得开发者可以更专注于模型设计和实验，而不必过多地考虑底层的细节。这种机制有助于简化代码逻辑，提高开发效率。