解释W2 = nn.Parameter(torch.randn( num_hiddens, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01)

W2 是一个参数矩阵，形状为(num_hiddens, num_outputs)，其中每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的数乘以0.01 。这个参数矩阵用于神经网络的反向传播过程中，根据模型输出和实际标签之间的误差，调整矩阵中每个元素的值，使得模型的输出更接近实际标签。这个参数矩阵的初始值被设置为标准正态分布中的随机数，因为这是一种常见的初始化方法，适用于大多数神经网络模型。

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解释W2 = nn.Parameter(torch.randn( num_hiddens, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01)

W2 = nn.Parameter(torch.randn(num_hiddens, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01)是在神经网络中定义第二个权重矩阵W2的过程。其中，num_hiddens是该层神经元的个数，num_outputs是神经网络输出的个数。torch.randn表示从标准正态分布中随机采样生成一个张量，并乘以0.01，这是为了控制参数的大小，避免过拟合问题。nn.Parameter表示将生成的张量作为神经网络的可学习参数进行训练，requires_grad=True表示需要对该参数求导并反向更新参数。因此，W2的定义是为了训练时进行参数优化，以使神经网络能够更好地学习并预测结果。

W2 = nn.Parameter(torch.randn( num_hiddens, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01)

这是使用 PyTorch 中的 nn.Parameter 类创建一个参数化的权重矩阵 W2。torch.randn() 函数用于生成一个服从标准正态分布的随机数矩阵，其形状为 (num_hiddens, num_outputs)。乘以 0.01 是为了将权重矩阵初始化到一个较小的范围内。requires_grad=True 表示该参数需要计算梯度。这个权重矩阵将用于神经网络的训练和反向传播过程中。