是否更新x取决于其是否被定义为nn.Parameter。这里是什么意思？
在PyTorch中，是否将一个张量(x)更新（在训练过程中通过梯度下降算法调整其值）依赖于它是否被定义为nn.Parameter。nn.Parameter是Tensor的一个子类，专门用于定义模型参数，这些参数是可训练的，也就是说它们可以在模型训练过程中被优化器更新。
当你把一个张量定义为nn.Parameter并且将其分配给模型的某个属性时，这个张量就自动被视为模型的一个可训练参数。这意味着在模型的反向传播过程中，PyTorch会计算这个参数相对于损失函数的梯度，并通过优化器（如SGD、Adam等）来更新这个参数的值，以最小化损失函数。
简单来说，如果你希望某个张量在训练过程中被动态调整（例如节点嵌入(x)），你需要：
- 将这个张量定义为
nn.Parameter。 - 确保它是模型的属性之一（通常是通过在模型的
__init__方法中将其分配给self的某个属性实现）。
例如，如果你有一个模型，其中包含节点嵌入(x)作为其参数：
import torch
from torch import nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, num_nodes, embedding_dim):
super(MyModel, self).__init__()
self.node_embeddings = nn.Parameter(torch.rand(num_nodes, embedding_dim))
def forward(self, x):
# 模型的前向传播逻辑
pass
在这个例子中，self.node_embeddings被定义为nn.Parameter，这意味着它会被视为模型的一个可训练参数。在训练过程中，PyTorch将自动计算self.node_embeddings相对于损失函数的梯度，并通过优化器更新它的值。
如果一个张量没有被定义为nn.Parameter，那么它就被视为一个常量或临时变量，其值在训练过程中不会被自动更新。这适用于那些你不希望在训练过程中改变的模型组件，例如一些固定的超参数或者数据输入。
如果没有定义nn.Parameter，但是它参与了梯度计算，在梯度下降的过程中也不会去优化x
是的，如果一个张量没有被定义为nn.Parameter，即使它参与了梯度计算，它也不会在梯度下降过程中被优化。这是因为PyTorch的优化器只会更新被注册为模型参数的nn.Parameter对象。
在PyTorch中，模型参数的更新是基于计算得到的梯度来进行的。这些梯度是在反向传播过程中计算出来的，用于指示如何调整参数以最小化损失函数。优化器（如SGD、Adam等）会遍历所有被注册为模型参数的nn.Parameter对象，并使用这些梯度来更新它们的值。
如果某个张量只是一个普通的torch.Tensor，而没有被包装成nn.Parameter，那么即便它参与了前向和反向传播的计算，它的值也不会被优化器自动更新。这是因为优化器根据模型的parameters()方法返回的参数列表来更新参数，而只有nn.Parameter对象会被包含在这个列表中。
这就意味着，如果你希望一个张量在训练过程中被更新（即它是模型的可学习参数），你需要确保它是以nn.Parameter的形式存在。这通常是通过将张量定义为模型的属性并用nn.Parameter包装来实现的，例如：
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, embedding_size):
super(MyModel, self).__init__()
self.embeddings = nn.Parameter(torch.randn(embedding_size))
在这个例子中，self.embeddings是一个可学习的模型参数，因为它被定义为nn.Parameter。在模型训练过程中，优化器会更新self.embeddings的值以最小化损失函数。
总结来说，如果一个张量没有被明确定义为nn.Parameter，那么在模型训练过程中，它就不会被视为一个可学习的参数，因此也就不会被优化器更新。
nn.Linear()这种网络不用标注为nn.Parameter也会参与梯度计算？
是的，nn.Linear层（以及PyTorch中的其他大多数层，如nn.Conv2d、nn.GATConv等）在定义时会自动创建权重和偏置作为内部参数，并且这些参数会被自动注册为模型的可训练参数（即nn.Parameter）。因此，即使你没有显式地将它们标记为nn.Parameter，这些层的权重和偏置也会参与梯度计算，并且在训练过程中被优化器更新。
当你使用nn.Linear(self.emb_size_a, self.emb_size_a, bias=False)这样的语句创建一个线性变换层时，PyTorch会在内部为这个层创建一个权重矩阵，该矩阵的大小是(self.emb_size_a, self.emb_size_a)，并且因为设置了bias=False，所以不会创建偏置参数。这个权重矩阵是作为nn.Parameter自动注册的，这意味着它会被视为模型参数，并在模型训练时通过梯度下降算法进行更新。
简而言之，当你在模型中使用PyTorch提供的层（如nn.Linear等）时，你不需要手动将这些层的权重或偏置标记为nn.Parameter。PyTorch已经为你处理了这些细节，使得这些内部参数能够自动参与到反向传播和梯度更新的过程中。这是PyTorch框架设计的一个便利之处，它简化了构建和训练神经网络模型的过程。