在 PyTorch 'named_parameters' 中为参数写入内存

问：

class MyAlgo(torch.optim.Optimizer):

    def __init__(self, params, model):

        self.model = model

    def step(self, closure = None):

        for name, param in self.model.named_parameters(): 
            param = "a Tensor in size of param"

在PyTorch中，从方法返回的方法可以写成上述方法吗？答案（更新）：应该使用就地操作：param.copy_（torch.Tensor-like）写入。parammodel.named_parameters()param

另一个问题是，这是操纵参数的最佳方法吗？基于self.param_groups的方法是否具有更好的效率优势？