nn.parameter(torch.randn())与torch.randn()的区别

nn.Parameter(torch.randn())和torch.randn()的区别主要有两个方面：梯度跟踪和更新以及模型参数的访问。

1. 梯度跟踪和更新：使用nn.Parameter()函数创建参数时，PyTorch会自动将这些参数添加到模型的参数列表中，并在训练过程中跟踪和更新它们的梯度。这意味着通过nn.Parameter()创建的参数可以自动进行梯度下降优化。而直接使用torch.randn()创建的张量不会被自动添加到参数列表中，也不会自动跟踪和更新其梯度。

2. 模型参数的访问：通过nn.Parameter()创建的参数可以通过model.parameters()方法访问到。这对于模型参数的初始化、保存和加载等操作非常方便。而直接使用torch.randn()创建的张量不会被包含在model.parameters()中，需要手动处理。

因此，如果需要创建可训练的模型参数，建议使用nn.Parameter()函数来创建。如果只是需要创建一个普通的张量，则可以使用torch.randn()等函数来创建。

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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。

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。