解释b2 = nn.Parameter(torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True))

参数b2是一个大小为num_outputs的0向量，并且需要进行反向传播更新。nn.Parameter是PyTorch中将变量标记为模型参数的方法，这意味着该变量将自动加入到模型的可训练参数列表中，在网络优化过程中将被更新。requires_grad=True表示我们希望该参数可以进行反向传播计算梯度。

相关问题

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。

b = torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True)中为什么要用全零张量

全零张量在实际应用中非常常见，原因如下：

1. 初始化：全零张量可以在很多场景下作为初始化，因为在一些情况下，我们并不知道张量中实际存放的值，而在这种情况下使用全零张量，可以保证张量中的值是被初始化过的，有助于加速模型的训练。

2. 聚集：在一些情况下，我们需要对张量中的值进行聚集，例如求和、求平均等操作都需要提前将张量初始化为全零张量。

3. 迭代更新：在一些机器学习的算法中，例如随机梯度下降（SGD）算法，需要对张量进行多次迭代更新，而使用全零张量可以保证每一次更新的结果仅取决于梯度，不受之前的结果影响，从而避免了因为之前结果不准确而导致的错误。

综上所述，使用全零张量在实际应用中非常常见，可以提高模型训练的效率。