没有具体的建模数值，因为根据不同形态的建模，需要设置的数值都是不同的，最基础的是可选择的缩放参数。
例如：
w = torch.Tensor(3, 5)
nn.init.xavier_uniform(w, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))
非线性回归的初始值设置方法：
1.查阅他人已有文献，采用其参数作为初始值；
2.将可线性化的方程进行变换（如对数变换），将其线性化后采用线性回归的计算参数，得到的参数进行相应的变换后代入原方程作为初始值；
3.更改算法，R语言可以尝试minpack包的nls.LM()函数，quantreg包的 dynrq()函数进行分位数回归
4.瞎蒙
参数分别为x和lables。pie（x，labels），其中x是一个非负的数值型向量，包含着着每一块的信息，而参数labels=则是每一块的标签。
在R语言官方文件中一般不推荐绘制饼图，这是因为同其它统计图相比，饼图可视化程度有限，表现力也有所欠缺。条形图和点图基本上就能替代饼图。
file:接一个文件data:一般指要输入一个数据框
x:表示单独的一个对象，一般都是向量，也可以是矩阵或者列表
x和y:函数需要两个输入变量
x,y,z:函数需要三个输入变量
formula:公式
...：，在help文档中的三个点表示参数可传递，或者表示参数没有数量限制
na.rm:删除缺失值
color选项和明显用来控制颜色
select 与选择有关
font与字体有关
font.axis 就是坐标轴的字体
lty 是line type，线条类型
lwd是line width，线条宽度
method 软件算法
main:字符串,不能是向量
na.rm : TRUE或者FALSE
axis : side参数只能是1到4，调节坐标轴方向。1，2，3，4分别代表左下右上
fig:包含四个元素的向量
row：排，行
col：列
