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。