param.data.add_(r_at)

`param.data.add_(r_at)` 是对参数 `param` 进行原地操作的。这行代码将参数 `param` 的值与 `r_at`加，并将结果存储回原来的 `param` 张量中。

在 PyTorch 中，使用 `.data` 来访问张量的底层数据，并进行原地操作。`add_()` 方法是张量的原地加法操作，它会将指定的值与张量的每个元素进行相加，并将结果保存回原来的张量中。

需要注意的是，使用 `.data` 进行原地操作可能会绕过计算图的追踪和梯度计算，因此需要谨慎使用。在大多数情况下，建议使用不带下划线的方法，例如 `param.add(r_at)`，以避免潜在的问题。

相关问题

start_time >= #{param.startTime} AND start_time <= #{param.endTime} OR start_time <= #{param.startTime} AND end_time >= #{param.endTime} OR end_time >= #{param.startTime} AND end_time <= #{param.endTime})用mybatisplus的queryWrapper如何表示

你可以使用LambdaQueryWrapper来实现该查询条件的组合。示例如下：

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;

// 创建LambdaQueryWrapper对象
LambdaQueryWrapper<Entity> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
// 组合查询条件
queryWrapper.and(wrapper -> wrapper
        .ge(Entity::getStartTime, param.getStartTime())
        .le(Entity::getStartTime, param.getEndTime()))
    .or(wrapper -> wrapper
        .le(Entity::getStartTime, param.getStartTime())
        .ge(Entity::getEndTime, param.getEndTime()))
    .or(wrapper -> wrapper
        .ge(Entity::getEndTime, param.getStartTime())
        .le(Entity::getEndTime, param.getEndTime()));

其中，`Entity`代表实体类，`param`代表查询参数对象。在LambdaQueryWrapper中，可以使用Lambda表达式来指定字段和对应的操作，如`.ge(Entity::getStartTime, param.getStartTime())`表示`start_time >= #{param.startTime}`。`and`、`or`方法用于组合条件。

最终生成的SQL语句大致如下：

SELECT * FROM table_name WHERE 
    (start_time >= #{param.startTime} AND start_time <= #{param.endTime}) OR 
    (start_time <= #{param.startTime} AND end_time >= #{param.endTime}) OR 
    (end_time >= #{param.startTime} AND end_time <= #{param.endTime})

self.optim.add_param_group的用法

self.optim.add_param_group() 是一个用于向优化器中添加参数组的方法，它用于动态地调整优化器的参数。

以下是使用 self.optim.add_param_group() 的一般步骤：

1. 首先，确保你已经初始化了一个优化器对象 self.optim，例如 Adam、SGD 等。

2. 创建一个新的参数组 param_group，其中包含需要添加到优化器中的参数和对应的配置。param_group 是一个字典，它应该至少包含两个键值对：

- 'params'：一个包含需要优化的参数的列表或者是一个参数组的迭代器。
- 其他键值对：用于配置这个参数组的其他优化选项，比如 learning_rate、weight_decay 等。

3. 使用 self.optim.add_param_group(param_group) 将 param_group 添加到优化器中。

以下是一个示例代码：

import torch.optim as optim

# 假设你已经初始化了一个优化器对象 self.optim
self.optim = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 创建一个新的参数组 param_group
new_params = [{'params': model.fc.parameters(), 'lr': 0.01, 'weight_decay': 0.001}]

# 将 param_group 添加到优化器中
self.optim.add_param_group(new_params)

请根据你的具体情况替换示例代码中的参数和配置，确保输入的参数组格式正确。