self.I = torch.eye(nodes_count, nodes_count, requires_grad=False).to(device)这句代码是什么意思

这行代码创建了一个节点数为 `nodes_count` 的单位矩阵，并将其放置在指定的 `device` 上。该矩阵可以用于在神经网络的计算过程中计算某些损失函数的正则化项，例如L2正则化项。由于单位矩阵具有所有元素皆为0，除了对角线上的元素为1的性质，因此在损失函数中将其与权重矩阵相乘，则可以强制权重保持较小的值，从而防止过拟合。这里的 `requires_grad=False` 表示该矩阵不需要计算梯度。

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self.I = torch.eye(nodes_count, nodes_count, requires_grad=False).to(device)请解释一下这句代码

这句代码创建了一个大小为 (nodes_count, nodes_count) 的单位矩阵，并将其转换为 PyTorch 的张量对象。"I" 是用来表示单位矩阵的变量名字。这个单位矩阵被设置为不可训练，requires_grad=False 表示不会跟踪梯度信息，即在反向传播时不会更新它的值。to(device) 将这个张量对象移动到指定的设备上（可能是 CPU 或 GPU）。