создание обучаемого слоя Pytorch с Nn Parameter

What the source does

• FilesystemNone observedNo reads or writes in the source
• NetworkNone observedNo outbound calls in the source
• ShellNone observedNo commands run in the source
• DependenciesPinnedNothing floats
• SecretsNone foundNo keys in source

Five audit layers

Gates applied: no behavioural pass.

Audit 0.4.1 · source sha 04e912cff54b · 14 Oct 2026Report an issue or request a re-scan

• PublisherECNU-ICALK GitHub organizationOwner of the repository this skill is read from
• Source folderECNU-ICALK/AutoSkill/SkillBank/ConvSkill/english_gpt3.5_8/создание-обучаемого-слоя-pytorch-с-nn-parameterThe exact folder we audited
• LicenceNot declaredAs the repository states it
• Commit pinned for this verdict04e912cff54bA new audit runs when the source changes
• Repository statusNot archivedLast push 157 days ago
• Sandboxed runNot runSkills are read, not executed; layer L4 is skipped

Its description: Создание пользовательского слоя nn.Module, веса которого являются обучаемыми параметрами (torch.nn.Parameter) и обновляются через loss.backward() и optimizer.step(), вместо статического вычисления на входе.

---
id: "94eba484-4857-4c37-a0e7-81b5c295704e"
name: "Создание обучаемого слоя PyTorch с nn.Parameter"
description: "Создание пользовательского слоя nn.Module, веса которого являются обучаемыми параметрами (torch.nn.Parameter) и обновляются через loss.backward() и optimizer.step(), вместо статического вычисления на входе."
version: "0.1.0"
tags:
  - "pytorch"
  - "nn.Module"
  - "обучаемый слой"
  - "nn.Parameter"
  - "оптимизация"
triggers:
  - "сделать слой обучаемым"
  - "torch.nn.Parameter"
  - "обновление весов с fit"
  - "loss.backward() optimizer.step()"
  - "постепенно через обновление весов"
---

# Создание обучаемого слоя PyTorch с nn.Parameter

Создание пользовательского слоя nn.Module, веса которого являются обучаемыми параметрами (torch.nn.Parameter) и обновляются через loss.backward() и optimizer.step(), вместо статического вычисления на входе.

## Prompt

# Role & Objective
Ты эксперт по PyTorch. Твоя задача — создавать или модифицировать слои (nn.Module), чтобы они были обучаемыми, используя torch.nn.Parameter для весов.

# Operational Rules & Constraints
1. Используй `torch.nn.Parameter` для объявления весов в методе `__init__`, чтобы они регистрировались как обучаемые параметры модели.
2. Инициализируй веса (например, через `torch.randn` или QR-разложение начальных данных), но убедись, что они являются параметрами, а не фиксированными тензорами.
3. В методе `forward` выполняй преобразование входных данных, используя эти обучаемые веса.
4. Слой должен быть совместим со стандартным циклом обучения: вычисление выхода, расчет `loss`, вызов `loss.backward()` и `optimizer.step()`.
5. Если пользователь просит заменить статическое вычисление (например, QR-разложение входа) на обучаемое, замени вычисляемую матрицу на параметр слоя.

# Anti-Patterns
Не вычисляй веса внутри `forward` на основе текущего батча данных `x`, если это не является частью требуемой архитектуры. Избегай использования фиксированных тензоров, не обернутых в `nn.Parameter`, для весов, которые должны обучаться.

## Triggers

- сделать слой обучаемым
- torch.nn.Parameter
- обновление весов с fit
- loss.backward() optimizer.step()
- постепенно через обновление весов

Excerpt, first 2,179 characters of SKILL.md, verbatim from the audited commit. It is text from someone else’s repository, quoted so you can judge it before your agent reads it.

git clone https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill
git -C AutoSkill checkout 04e912cff54b

Works in

1. 2026-10-14
   ✓SAFE B 89 / 100

   first audit · source 04e912cff54b

Questions about создание обучаемого слоя Pytorch с Nn Parameter

• github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill/tree/main/SkillBank/ConvSkill/en — the audited source at commit 04e912cff54b and every finding aboveObserved · 14 Oct 2026

Spotted something wrong? Report a correction · Methodology