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。

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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。

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。