W = torch.zeros(2, requires_grad=True)

这行代码创建了一个形状为 (2,) 的全零张量 W，并设置 requires_grad=True，表示希望对 W 进行梯度计算。

requires_grad=True 是 PyTorch 中的一个重要参数，它用于指定是否需要对张量进行梯度计算。当 requires_grad=True 时，PyTorch 会自动追踪对该张量的操作，并构建一个计算图，用于自动求导。这样，在后续的反向传播过程中，可以计算出关于 W 的梯度，从而进行参数更新和优化。

相关问题

w = torch.normal(0, 0.01, size=(2, 1), requires_grad = True) b = torch.zeros(1, requires_grad = True)解释这几行代码的含义

这几行代码定义了两个可训练的张量w和b。

- w是一个形状为(2, 1)的张量，它的每个元素都从一个均值为0，标准差为0.01的正态分布中随机采样得到。requires_grad = True表示w需要被自动求导。
- b是一个形状为(1,)的张量，它的所有元素都初始化为0。requires_grad = True表示b需要被自动求导。

这两个张量通常被用于定义一个线性层的参数，例如y = wx + b。在反向传播算法中，PyTorch可以自动计算y对w和b的梯度，从而实现对这些参数的优化。

解释下面代码num_inputs, num_outputs, num_hiddens = 784, 10, 256 W1 = nn.Parameter(torch.randn( num_inputs, num_hiddens, requires_grad=True) * 0.01) b1 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens, requires_grad=True)) W2 = nn.Parameter(torch.randn( num_hiddens, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01) b2 = nn.Parameter(torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True)) params = [W1, b1, W2, b2]

这段代码定义了一个两层的全连接神经网络，其中：

- `num_inputs` 是输入层的输入维度，这里是 784，因为输入的数据是 MNIST 手写数字图像，每幅图像都是 $28 \times 28$ 的，展开后就是一个 $784$ 维的向量。
- `num_outputs` 是输出层的输出维度，这里是 10，因为要对手写数字进行分类，一共有 10 类。
- `num_hiddens` 是隐藏层的神经元个数，这里是 256，这个值是可以调整的，它决定了网络的复杂度和表达能力。
- `W1` 是输入层到隐藏层的权重矩阵，大小为 `(num_inputs, num_hiddens)`，是一个随机初始化的参数，`requires_grad=True` 表示这个参数需要计算梯度。
- `b1` 是输入层到隐藏层的偏置向量，大小为 `(num_hiddens,)`，初始值为 0，也需要计算梯度。
- `W2` 是隐藏层到输出层的权重矩阵，大小为 `(num_hiddens, num_outputs)`，也是随机初始化的参数，`requires_grad=True` 表示需要计算梯度。
- `b2` 是隐藏层到输出层的偏置向量，大小为 `(num_outputs,)`，初始值为 0，也需要计算梯度。
- `params` 是一个列表，包含了所有的参数（权重和偏置），是为了方便进行梯度更新和保存模型。

在这段代码中，使用了 PyTorch 的 `nn.Parameter` 类将权重矩阵和偏置向量转换成了可训练的参数。这样做的好处是，PyTorch 会自动地为这些参数计算梯度，我们只需要在反向传播时调用 `backward()` 方法就可以了。