pytorch中A网络的embedding层的权重参数已经初始化为F了，copy.deepcopy(A)的结果网络也跟着初始化为F吗？

A网络的embedding层的权重参数已经通过 self.embedding.weight.data.copy_(pretrained_embeddings)初始化为F，那么 copy.deepcopy(A)的结果网络也跟着初始化为F了嘛？

在使用copy.deepcopy()方法进行深拷贝时，只有对象的属性值才会被拷贝，而对象的方法、类属性等则不会被拷贝。

在问题中，如果使用copy.deepcopy(A)方法对模型A进行深拷贝，那么得到的新模型的权重参数将与模型A的权重参数是独立的，而不会共享相同的内存空间。新模型的权重参数的值将会与模型A的权重参数的值相同，即都是预训练的词向量，但它们是两个独立的张量对象，它们在内存中的地址不同，修改其中一个张量的值不会影响到另一个张量的值。

下面是一个简单的例子，展示了copy.deepcopy()方法对模型对象的行为：

python 复制代码

import copy
import torch
import torch.nn as nn

pretrained_embeddings = torch.randn(10000, 100)

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(10000, 100)
        self.embedding.weight.data.copy_(pretrained_embeddings)

model_A = MyModel()
model_B = copy.deepcopy(model_A)

print(model_A.embedding.weight is model_B.embedding.weight)  # False
print(model_A.embedding.weight.data_ptr() == model_B.embedding.weight.data_ptr())  # False

在上面的代码中，我们首先定义了一个包含预训练词向量的模型MyModel。然后，我们使用copy.deepcopy()方法对模型对象进行深拷贝，得到了一个新的模型对象model_B。最后，我们通过比较model_A和model_B中的embedding.weight属性，展示了它们是两个独立的张量对象。

python 复制代码

class MyModel(nn.Module):
     def __init__(self):
         super().__init__()         
         self.embedding = nn.Embedding(10000, 100)  
         self.embedding.weight.data.copy_(pretrained_embeddings)

这个网络中的embedding层会反向更新吗？

在PyTorch中，默认情况下，所有的参数（包括nn.Embedding中的参数）都会进行反向更新。也就是说，当我们通过反向传播计算梯度后，优化器会根据梯度信息来更新网络中所有的参数。

如果希望nn.Embedding中的参数不参与反向更新，可以将它的requires_grad属性设置为False。这样，即使计算出了梯度，优化器也不会更新它的值。

具体而言，在代码中，由于预训练词向量已经被拷贝到了self.embedding.weight.data中，因此可能希望不对self.embedding.weight进行反向更新。可以通过以下代码来实现：

python 复制代码

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(10000, 100)
        self.embedding.weight.data.copy_(pretrained_embeddings)
        self.embedding.weight.requires_grad = False  # 设置 requires_grad=False

    def forward(self, inputs):
        return self.embedding(inputs)

在上面的代码中，我们在模型的初始化函数中将self.embedding.weight.requires_grad设置为False，从而禁用了self.embedding.weight的反向更新。这样，即使我们调用了backward()方法计算梯度，优化器也不会更新self.embedding.weight的值。