工厂模式通过定义一个工厂方法来创建对象，而不是直接在代码中使用构造函数。这样可以将对象的创建过程封装在一个工厂类中，根据不同的条件动态决定创建不同类型的对象。
在PyTorch中，Test类根据toChannelsLast的布尔值选择构建不同的类。这种方式封装了对象创建的细节，使得类的实例化更具灵活性和可扩展性。
装饰器模式允许动态地为对象添加额外的功能，而无需改变对象的原始代码。通过将对象包装在装饰器类中，装饰器可以增强或修改对象的行为。
SpectralNorm类通过多个T_ModelSpectralNorm实例来组成，形成了装饰器模式。每个T_ModelSpectralNorm类为SpectralNorm提供附加的功能，而不修改原始类的实现。
模板方法模式定义了一个算法的框架，允许子类重定义算法中的某些步骤。模板方法模式通过在父类中定义算法骨架，并将某些步骤的实现推迟到子类中，以实现灵活性。
_ConvNd类的部分方法通过_ConTransposeNd类实现。_ConTransposeNd类作为_ConvNd的子类，实现了特定的操作步骤，从而继承了父类的模板框架并重写了具体实现。
状态模式允许一个对象根据其内部状态的变化来改变其行为。每个状态都有独立的行为，状态的转换由状态对象控制，避免了复杂的条件语句。
Optimizer类具有多个状态，每个状态控制优化器的行为。状态模式使得优化器能够在不同状态下执行不同的操作，从而提高了代码的可扩展性和灵活性。
工厂模式通过定义一个工厂方法来创建对象，而不是直接使用构造函数。工厂方法通常在父类中定义，子类实现具体的对象创建。工厂模式让对象的创建过程集中管理，并根据不同的需求选择性地生成不同的类实例。
在LangChain中，BaseModel是抽象产品类，Author和DiscussionNode等是具体产品类。BaseTool的子类负责生产这些具体产品。通过这种方式，LangChain能够灵活地扩展不同类型的工具和模型。
策略模式是一种行为型设计模式，允许在运行时选择算法或行为。通过将算法或行为封装为独立的策略类，策略模式可以使得算法的使用者独立于具体的算法实现，从而实现动态切换。
ChatOpenAI类包含validate_environment方法，且其两个子类分别重写了该方法。通过策略模式，ChatCompletion可以在调用validate_environment方法时，根据具体的子类实现进行策略切换。
观察者模式是一种行为型设计模式，定义了一种一对多的依赖关系，当被观察对象的状态发生变化时，所有依赖于它的观察者都会自动收到通知并更新。观察者模式常用于事件驱动的系统中。
Embeddings是观察者类，VectorStore是被观察对象。当add_texts()或add_documents()方法被调用时，VectorStore会通过Embeddings类表现出相应的更新，符合观察者模式的设计原则。
装饰器模式是一种结构型设计模式，允许在不修改原始对象的情况下，为对象动态添加额外的功能。通过将原始对象包装在装饰器类中，装饰器可以增强或修改对象的行为。
BaseOpenAI类是一个抽象基类，定义了生成内容的接口，OpenAI类实现了这个接口。BaseOpenAI中的属性client和async_client由PrivateAttr修饰，实现了装饰器模式，以便在不改变原始类结构的情况下，动态增强其功能。
