静态方法和抽象方法的应用和理解

问题：理解代码的时候遇到一个类下边有这样的 静态and抽象 方法：

@staticmethod
@abstractmethod
def get_loss() -> nn.functional:
    """
    返回用于当前数据集的损失函数。
    """
    pass

??????? @staticmethod 装饰器表示 get_loss 是一个静态方法。这意味着你可以通过类本身调用这个方法，而不需要创建类的实例。

??????? @abstractmethod 装饰器表示 get_loss 是一个抽象方法。抽象方法在抽象类中声明但没有提供具体实现。任何继承这个抽象类的具体类都必须提供自己的 get_loss 方法的实现。

一个通俗的例子来理解：

????????当设计一个深度学习模型时，通常需要定义损失函数（loss function），损失函数衡量了模型的预测和真实标签之间的差异。在代码中，使用了抽象类和方法来规定损失函数的结构，让具体的模型类去实现自己的损失计算逻辑。

????????假设正在设计一个通用的机器学习框架，其中有一个抽象的基类 BaseModel，用于表示机器学习模型的基本结构。这个基类规定了所有具体模型都必须提供的一个静态方法 get_loss 来计算损失。

from abc import ABC, abstractmethod
import torch.nn.functional as F

class BaseModel(ABC):
    @staticmethod
    @abstractmethod
    def get_loss(predictions, targets) -> float:
        """
        返回用于当前数据集的损失值。
        """
        pass

????????现在，有一个具体的模型类 MyModel，它继承自 BaseModel。在这个具体的模型中，需要实现 get_loss 方法来定义该模型使用的损失函数。

class MyModel(BaseModel):
    @staticmethod
    def get_loss(predictions, targets) -> float:
        # 假设这里使用平方损失作为示例
        loss = F.mse_loss(predictions, targets)
        return loss.item()

????????当使用 MyModel 进行训练时，可以调用 MyModel.get_loss(predictions, targets) 来计算模型对于给定预测和目标的损失。这允许我们在不同的模型中自定义损失函数的计算方式，同时保持了一致的接口，这是抽象类和抽象方法的优势之一。