更新nn.Embedding的参数，或者说nn.Embedding的参数本身也是模型参数的一部分。

是的，nn.Embedding的参数也是模型参数的一部分。因此，我们可以使用类似于更新其他模型参数的方法来更新nn.Embedding的参数。下面是一个示例，其中我们将使用随机梯度下降（SGD）优化器来更新nn.Embedding的参数:

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个nn.Embedding实例
embedding = nn.Embedding(10, 3) # 嵌入矩阵大小为10x3

# 定义一些示例输入数据
inputs = torch.LongTensor([1, 2, 4, 5, 1])

# 定义一个随机目标张量
target = torch.FloatTensor([[0.1, 0.2, 0.3],
                             [0.4, 0.5, 0.6],
                             [0.7, 0.8, 0.9],
                             [0.1, 0.2, 0.3],
                             [0.4, 0.5, 0.6]])

# 定义一个SGD优化器
optimizer = optim.SGD(embedding.parameters(), lr=0.1)

# 循环训练数据
for i in range(100):
    # 首先将梯度缓存清零
    optimizer.zero_grad()
    
    # 将输入数据传递给nn.Embedding实例
    embedded = embedding(inputs)
    
    # 计算损失
    loss = nn.MSELoss()(embedded, target)
    
    # 计算梯度
    loss.backward()
    
    # 更新模型参数
    optimizer.step()

在上面的示例中，我们定义了一个nn.Embedding实例，它具有大小10x3的嵌入矩阵。我们创建了一些示例输入数据，在后面的循环中，我们向nn.Embedding传递这些输入数据，并将结果与随机目标张量进行比较。我们使用SGD优化器来更新nn.Embedding的参数，该优化器被传递给embedding.parameters()方法，以便更新nn.Embedding的参数。