要更新网络参数而不使用.data，可以使用torch.nn.Module的.parameters()方法。这将返回一个生成器，它包含网络的所有参数。然后，可以使用遍历循环来更新参数。

以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建网络实例
net = SimpleNet()

# 打印初始参数
print("初始参数:")
for param in net.parameters():
    print(param.data)

# 更新参数
for param in net.parameters():
    # 生成随机数作为新的参数值
    new_param = torch.randn_like(param)
    # 使用新的参数值替换当前参数值
    param.copy_(new_param)

# 打印更新后的参数
print("\n更新后的参数:")
for param in net.parameters():
    print(param.data)

在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的网络SimpleNet，它具有一个线性层。然后，我们创建了一个网络实例net。

接下来，我们使用.parameters()方法获取网络的所有参数，并使用遍历循环遍历每个参数。在循环内部，我们生成一个随机数作为新的参数值，并使用param.copy_()方法将新的参数值复制到当前参数中。

最后，我们打印更新后的参数值。

请注意，.copy_()方法是一个in-place操作，它将新的参数值直接复制到当前参数中。这使得它与.data属性类似，因为它们都直接在当前参数上进行操作。