我不想要theta的初始值为2，我想在t=5时把theta的值从0.1变为2

好的，你可以在代码中添加一个条件语句来实现这个操作。可以按照以下步骤进行操作：

1. 在代码中找到theta的初始化部分，将其值改为0.1。

2. 在代码中找到训练循环的部分，在每次循环开始前，添加一个判断语句，判断当前的训练轮数是否为5。

3. 如果当前的训练轮数等于5，则将theta的值设置为2。

4. 继续进行后面的训练循环。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 初始化theta为0.1
theta = 0.1

# 定义模拟数据
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([2, 4, 6])

# 定义学习率和训练轮数
alpha = 0.01
num_iters = 10

# 开始训练
for i in range(num_iters):
    # 判断当前训练轮数是否为5
    if i == 5:
        theta = 2
    
    # 计算预测值和误差
    y_pred = theta * x
    error = y_pred - y
    
    # 计算梯度和更新theta
    grad = np.dot(x, error) / len(x)
    theta -= alpha * grad
    
    # 打印当前的theta和误差
    print("Theta:", theta)
    print("Error:", error)

这样，当训练轮数为5时，theta的值就会从0.1变为2。