在PyTorch中，nn.Parameter是一個特殊的Tensor，它是nn.Module中可訓練參數的一種特殊類型。nn.Parameter對象由nn.Module的構造函數自動識別并將其注冊為模型的可訓練參數。
要使用nn.Parameter，首先需要創建一個nn.Parameter對象，并將其作為模型的屬性。下面是一個簡單的示例：
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.rand(3, 4)) # 創建一個參數
def forward(self, x):
out = torch.matmul(x, self.weight)
return out
model = MyModel()
print(model.weight) # 打印參數
在上面的示例中，我們定義了一個MyModel類，它繼承自nn.Module。在構造函數__init__中，我們創建了一個nn.Parameter對象self.weight，它是一個形狀為(3, 4)的隨機初始化的Tensor。
在forward方法中，我們可以使用self.weight參數進行計算。在模型創建完畢后，我們可以通過model.weight來訪問這個參數。
需要注意的是，nn.Parameter對象會自動被注冊為模型的可訓練參數，并且在模型的parameters()方法中可以訪問到。此外，nn.Parameter對象還會自動具有梯度計算的功能，可以通過backward()方法自動計算梯度。
