源码有一个写法：

def forward(self, input: Tensor, hx: Optional[Tensor] = None) -> Tuple[Tensor, Tensor]: # noqa: F811

pass

forward，它的第一个参数 input 是一个 Tensor 类型的变量，第二个参数 hx 是一个可选的 Tensor 类型变量，这里使用了 Python 3.7 引入的类型注解语法。

函数返回值类型是一个由两个 Tensor 类型变量组成的元组（Tuple）【 -> 的意思是返回值】

除此之外，这段代码还包含了一个 pass 语句，它的作用是占位符，表示这个函数目前并没有实现任何功能。如果你需要在这个函数中添加具体的代码实现，可以将这个 pass 语句替换为你的代码。

2、@classmethod

@classmethod 是 Python 中的一个装饰器（Decorator），用于定义类方法。

类方法是与类相关联的方法，而不是与实例相关联的方法。可以直接“类.方法”直接调用类方法而不需要实例化

使用 @classmethod 装饰器来定义一个类方法，可以在方法中使用 cls 参数来引用类本身，而不是实例本身【在类方法中，第一个参数通常被约定为 cls，表示类本身。然而，你可以使用任何名称。】。例如：

class MyClass:var = 123@classmethoddef class_method(cls):print(cls.var)# 使用“@classmethod”的时候，可以直接调用类方法，不需要实例化
MyClass.class_method()# 不使用“@classmethod”的时候，需要实例化才能调用类方法
class1 = MyClass()
class1.class_method()

在上面的示例代码中，我们使用 @classmethod 装饰器定义了一个名为 class_method 的类方法。在该方法中，我们使用 cls 参数来引用类本身，并打印了类变量 var 的值。最后，我们在不创建实例的情况下调用了该方法，输出了类变量的值。

3、eval()

eval() 可以将字符串形式的 Python 表达式作为参数进行求值

例如上面的代码，就可以将一个字符串转为参数传递给方法了，因为有时候你需要动态变化你的参数，所以就有了上面的写法

4、nn.parameter()

nn.Parameter() 是 PyTorch 中用于将 tensor 转换为 nn.Parameter 类型的函数。nn.Parameter 实际上是一个特殊的张量类型，它会被自动注册为模型的可学习参数，即在训练过程中需要更新的参数。与普通的 Tensor 不同，nn.Parameter 的属性包括要求梯度（requires_grad）和所处设备（device）等。

在 PyTorch 中，使用 nn.Parameter 将 tensor 转换为模型参数有两个好处：

自动追踪计算图：将 tensor 包装为 nn.Parameter 之后，PyTorch 会自动将其加入计算图中，并记录相应的梯度信息，这样就可以通过自动微分实现反向传播，即计算模型参数的梯度。
方便管理模型参数：使用 nn.Parameter 可以使得模型参数更方便地集中管理，例如可以使用 model.parameters() 方法自动获取模型中的所有参数，或者使用 model.named_parameters() 方法获取模型中每个参数的名称和值等信息。

使用 nn.Parameter 的一般流程是：首先定义一个 tensor，然后将其转换成 nn.Parameter 类型并赋予初始值，最后将其添加到模型中作为可训练参数。下面是一段示例代码：

import torch.nn as nnclass MyModel(nn.Module):def __init__(self):super(MyModel, self).__init__()self.weight = nn.Parameter(torch.randn(3, 5))     # 定义可训练参数为 3x5 的张量self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(3))          # 定义可训练参数为长度为 3 的张量def forward(self, x):return torch.matmul(x, self.weight.t()) + self.bias   # 使用可训练参数计算输出

在这个例子中，我们定义了一个 MyModel 类，并将 weight 和 bias 转换为 nn.Parameter 类型。在模型的 forward 函数中，我们使用 weight 和 bias 计算输出，这样就可以利用反向传播算法，根据损失函数对 weight 和 bias 进行梯度更新。

5、在forward函数中，self.multihead_attn(query, key, value)输入是三个张量，初始化中的输入是两个张量 nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)，这样不会有问题吗？

import torch
import torch.nn as nn# 定义一个Multihead Attention层
class MultiheadAttentionLayer(nn.Module):def __init__(self, embed_dim, num_heads):super(MultiheadAttentionLayer, self).__init__()# 定义查询、键、值的线性变换self.query_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)self.key_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)self.value_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)# 定义多头注意力机制self.multihead_attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)# 定义Layer Normself.norm = nn.LayerNorm(embed_dim)def forward(self, input):# 将输入张量拆分成查询、键、值query = self.query_proj(input)key = self.key_proj(input)value = self.value_proj(input)# 调整形状，以满足Multihead Attention的输入要求query = query.permute(1, 0, 2)key = key.permute(1, 0, 2)value = value.permute(1, 0, 2)# 计算Multihead Attentionattn_output, attn_weights = self.multihead_attn(query, key, value)# 将输出进行维度转换，以满足Layer Norm的输入要求attn_output = attn_output.permute(1, 0, 2)# 应用Layer Norm和残差连接output = self.norm(input + attn_output)return output

我们看到在init中使用了下面的代码：

nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)

Q: 但是在forward函数中，在计算Multihead Attention的时候则是输入了QKV三个张量，那么这时输入三个张量，初始化的时候是两个张量，这样张量不是不匹配吗？

attn_output, attn_weights = self.multihead_attn(query, key, value)

A：没有问题，因为初始化的时候调用的是nn.MultiheadAttention（）的初始化方法：

# nn.MultiheadAttention() 源码def __init__(self, embed_dim, num_heads, dropout=0., bias=True, add_bias_kv=False, add_zero_attn=False, kdim=None, vdim=None):super(MultiheadAttention, self).__init__()self.embed_dim = embed_dimself.kdim = kdim if kdim is not None else embed_dimself.vdim = vdim if vdim is not None else embed_dimself._qkv_same_embed_dim = self.kdim == embed_dim and self.vdim == embed_dimself.num_heads = num_headsself.dropout = dropoutself.head_dim = embed_dim // num_headsassert self.head_dim * num_heads == self.embed_dim, "embed_dim must be divisible by num_heads"

而在forward输入三个变量的时候是调用的nn.MultiheadAttention（）的forward方法：

# nn.MultiheadAttention() 源码def forward(self, query, key, value, key_padding_mask=None,need_weights=True, attn_mask=None):# type: (Tensor, Tensor, Tensor, Optional[Tensor], bool, Optional[Tensor]) -> Tuple[Tensor, Optional[Tensor]]

6、解包操作 *XXX

*DNA_bound表示解包元组或列表

DNA_bound = [32, 126]

np.random.randint(*DNA_bound, size=(pop_size, DNA_size)).astype(np.int8)

等于

np.random.randint(DNA_bound[0], DNA_bound[1], size=(pop_size, DNA_size)).astype(np.int8)

*DNA_bound用于将DNA_bound列表的两个元素解包并作为参数传递给numpy.random模块中的randint()函数。

具体来说，DNA_bound[0]和DNA_bound[1]分别表示DNA序列中每个基因的取值下限（闭区间）和取值上限（开区间），size=(pop_size, DNA_size)表示生成二维数组（即种群）的大小，而astype(np.int8)则是为了将生成的随机数转换成8位整型，以便后续进行ASCII编码操作。

7、np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

该函数从a序列或整数中随机选择元素，返回一个大小为size的新数组。其中，参数含义如下：

- a：一个整数或可迭代对象，表示待选元素；
- size：一个整数或元组，表示输出数组的形状，如果不传递这个参数，则输出一个标量；
- replace：一个布尔值，表示是否可以重复选择元素，默认为True（允许重复选择）；
- p：一个与a长度相同的一维数组，表示每个元素被选择的概率，如果不传递，则使用均匀分布进行随机选择。

例如，使用np.random.choice([1, 2, 3, 4, 5], size=(2, 3), replace=True, p=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2])生成一个大小为2×3的数组，表示从[1,2,3,4,5]这五个数中选取元素，其中元素1的选取概率是0.1，元素2的选取概率是0.2，依此类推。如果replace=False，则所选元素将不能重复。

结果：

[[1 4 5]
[5 4 4]]

8、np.random.rand()

np.random.rand(1, 1)

np.random.rand(1, 1)是一个NumPy函数，用于返回指定形状的随机浮点数数组，其值位于[0, 1)之间。

在这里，np.random.rand(1, 1)返回的是一个形状为(1, 1)的二维数组，即一个只有一个元素的矩阵（矩阵元素的值是一个范围在[0, 1)之间的随机浮点数），可以通过以下代码查看：

import numpy as np
x = np.random.rand(1, 1)
print(x) # Output: [[0.12345678]]

9、np.empty()和np.zeros()

np.empty()和np.zeros()都是NumPy中用于创建数组的函数，不同之处在于它们生成数组的方式不同：

np.empty(shape, dtype=float, order='C'): 创建一个指定形状和数据类型的空数组，其值未被初始化，得到的数组元素的值是随机且未知的。由于NumPy对empty()函数所返回的数组不进行初始化，因此使用该函数会快一些（但可能会有潜在的安全问题）。
np.zeros(shape, dtype=float, order='C'): 创建一个指定形状和数据类型的全0数组。

举个例子，如果要创建一个全0数组，可以使用np.zeros()函数，如下所示：

import numpy as np
a = np.zeros((2, 3))
print(a) # Output: [[0. 0. 0.] # [0. 0. 0.]]

如果要创建一个空数组，可以使用np.empty()，如下所示：

import numpy as np
b = np.empty((2, 3))
print(b) # Output: [[ 9.65677788e-316 2.07596591e-322 0.00000000e+000] # [ 0.00000000e+000 -1.49457197e+154 5.21297860e-321]]

需要注意的是，由于empty()函数生成的数组未被初始化，其值可能是未知的，但其大小已经确定。因此，在使用empty()函数创建数组时，应该通过其他方式（例如使用zeros()或ones()）来初始化数组中的值。

10、np.empty()和np.empty_like()

kids = {'DNA': np.empty((n_kid, DNA_SIZE))}kids['mut_strength'] = np.empty_like(kids['DNA'])

这段代码创建了一个字典kids，其中包括了两个关键字'DNA'和'mut_strength'，分别对应空的二维数组np.empty((n_kid, DNA_SIZE))和一个与'DNA'数组大小相同的空数组 np.empty_like(kids['DNA'])。

具体来说，np.empty((n_kid, DNA_SIZE))函数的作用是创建一个形状为(n_kid, DNA_SIZE)的空NumPy数组，即创建一个包含n_kid个长度为DNA_SIZE的一维数组的二维数组。这里之所以使用np.empty()而非np.zeros()函数，是因为empty()函数生成的数组未被初始化，其值可能是未知的，但其大小已经确定。

而np.empty_like(kids['DNA'])也是创建一个形状相同的空数组，不过是由kids['DNA']这个数组的形状来确定的。这里的作用是创建一个与'DNA'同样大小的空数组，用于存储后面计算得到的变异强度。

总的来说，这段代码的目的是创建一个字典kids用于存储下一代的DNA序列和其对应的变异强度，以备后续使用。

11、pop[np.argmax(fitness), :]

其中fitness是一个100行1列的矩阵

print("Most fitted DNA: ", pop[np.argmax(fitness), :])

这段代码打印出了种群 `pop` 中适应度函数值最大的个体对应的DNA（基因表达式）。

其中，`np.argmax()` 函数返回数组中最大值的索引，‘：’表示取当前索引行的所有列，也就是取这一行的所有值，因此 `pop[np.argmax(fitness), :]` 表示在 `pop` 数组中找到适应度函数值最大的个体所对应的行，并将该行的所有元素作为输出。

model.train()、model.backward(loss) 、model.step() 、val_outputs = model.module.validation_step(batch)这四个语句分别表示什么意思？

这四个语句所代表的含义如下：

model.train()：这个语句用于将模型设置为训练模式。在训练模式下，模型会启用一些特定的操作，如启用Dropout、Batch Normalization等。这些操作在训练过程中对于模型的性能和收敛非常重要。调用model.train()可以切换模型到训练模式，并保持这个状态，直到遇到model.eval()语句或训练结束为止。
model.backward(loss)：这个语句用于计算损失函数（loss）对于模型参数的梯度。在反向传播过程中，梯度会从损失函数向后传播到模型的各个层，并根据链式法则逐层更新模型参数。
model.step()：这个语句用于更新模型的参数。它会根据之前调用model.backward()计算得到的梯度信息，使用优化算法（如随机梯度下降）来更新模型参数。通过迭代训练数据并多次调用model.backward()和model.step()，模型的参数会逐渐优化以最小化损失函数。
val_outputs = model.module.validation_step(batch)：这个语句用于执行模型的验证步骤。通常，在训练过程中，我们需要周期性地进行验证以评估模型在验证集上的性能。该语句会将验证数据批次（batch）输入到模型中，并返回模型在验证数据上的输出结果（val_outputs）。

next(data_iterator) + mpu.broadcast_data(keys, data, datatype)

data = next(data_iterator)
data_b = mpu.broadcast_data(keys, data, datatype)

这两句代码的含义如下：

data = next(data_iterator)：这个语句用于从一个数据迭代器（data_iterator）中获取下一个数据批次（batch）。通常在训练模型时，数据会被划分成小批次进行训练，以便更高效地处理大规模数据集。这行代码通过调用next()函数从数据迭代器中获取下一个批次的数据，并将其赋值给变量data供后续使用。
data_b = mpu.broadcast_data(keys, data, datatype)：这个语句用于将数据扩散（broadcast）到不同设备或进程上。在分布式训练中，多个设备或进程需要共享同一份数据。这行代码通过调用mpu.broadcast_data()函数，将数据data广播到多个设备或进程上，并将广播后的数据赋值给变量data_b。

**将多个字典合并为一个字典

retrievals_all = {**retrieval_set_train, **retrieval_set_valid, **retrieval_set_test}

这行代码使用了字典合并操作，将retrieval_set_train、retrieval_set_valid和retrieval_set_test三个字典合并成一个新的字典retrievals_all。

具体来说，代码通过{**retrieval_set_train, **retrieval_set_valid, **retrieval_set_test}的语法，使用两个星号（**）将三个字典展开，并将它们的键值对合并到一个新的字典中。

举个例子来说明，假设原始的三个字典如下：

retrieval_set_train = {'apple': 1, 'banana': 2}
retrieval_set_valid = {'orange': 3, 'grape': 4}
retrieval_set_test = {'kiwi': 5, 'pear': 6}

通过执行这行代码后，将得到一个合并后的新字典retrievals_all：

retrievals_all = {'apple': 1, 'banana': 2, 'orange': 3, 'grape': 4, 'kiwi': 5, 'pear': 6}

可以看到，合并后的retrievals_all字典包含了原始三个字典中的所有键值对。如果有重复的键，后面的字典会覆盖前面的字典。最终得到一个包含所有原始字典键值对的新字典retrievals_all。

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