# Summary
Snapshot是**测试框架的一部分**，不是Transformer模型的一部分。
# Cues
# Notes
啊，我明白了！你是不理解**"snapshot"(快照)**这个概念本身。让我用简单的例子解释：
## Snapshot不是模型的输入参数
**Snapshot是一种测试方法**，不是模型本身的一部分。
## 用生活例子理解Snapshot
想象你在**拍照**：
```
第1天：你实现了一个Transformer模型，运行后得到结果 [0.1, 0.3, 0.6]
你觉得这个结果是正确的，所以"拍照保存" -> 这就是snapshot
第2天：你修改了代码，重新运行，得到结果 [0.1, 0.3, 0.6]
你把新结果和"照片"对比 -> 一模一样，测试通过！
第3天：你又修改了代码，运行后得到 [0.2, 0.4, 0.4]
和"照片"对比 -> 不一样，说明你的修改出了问题！
```
## 在CS336项目中的具体应用
Read file: assignment1-basics/tests/test_model.py
Read file: assignment1-basics/tests/test_model.py
### 具体流程：
```python
def test_multihead_self_attention(numpy_snapshot, in_embeddings, d_model, n_heads, ts_state_dict):
# 1. 准备测试数据（模型的真正输入）
q_proj_weight, k_proj_weight, v_proj_weight, o_proj_weight = [...]
# 2. 运行你实现的多头注意力模块（这里是真正的模型计算）
actual_output = run_multihead_self_attention(
d_model=d_model,
num_heads=n_heads,
q_proj_weight=q_proj_weight, # ← 这些才是模型的输入参数
k_proj_weight=k_proj_weight,
v_proj_weight=v_proj_weight,
o_proj_weight=o_proj_weight,
in_features=in_embeddings,
)
# 3. 用snapshot保存/比较结果（这里snapshot是测试工具，不是模型输入）
numpy_snapshot.assert_match(actual_output, atol=1e-6)
```
## Snapshot的角色定位
| **角色** | **是什么** | **作用** |
|---------|------------|----------|
| **模型输入** | `in_embeddings`, `q_proj_weight`等 | 送入Transformer进行计算 |
| **模型计算** | `run_multihead_self_attention()` | 执行注意力机制计算 |
| **模型输出** | `actual_output` | 注意力层的计算结果 |
| **Snapshot** | 测试工具/裁判 | 判断你的实现是否正确 |
## 为什么需要Snapshot？
在机器学习课程中：
```
老师有标准实现: Transformer → 输入 [1,2,3] → 输出 [0.1, 0.3, 0.6]
学生写自己的实现: Transformer → 输入 [1,2,3] → 输出 [???]
```
**问题**: 怎么知道学生实现是对的？
**传统方法**: 老师手动检查每个学生的代码 ❌ (太累了)
**Snapshot方法**:
1. 老师把标准答案的输出"拍照保存"到文件里
2. 学生运行自己的代码，自动与"照片"对比
3. 一模一样 = 实现正确 ✅
4. 不一样 = 有bug ❌
所以**snapshot就像是一个自动批改作业的机器人**，它不参与模型计算，只负责检查你的作业是否正确。
希望这样解释清楚了！Snapshot是**测试框架的一部分**，不是Transformer模型的一部分。