解释W1 = nn.Parameter(torch.randn( num_inputs, num_hiddens, requires_grad=True) * 0.01)

W1 = nn.Parameter(torch.randn(num_inputs, num_hiddens, requires_grad=True) * 0.01) 是用来定义神经网络中第一层的参数矩阵的代码。其中，num_inputs 是输入层的神经元数量，num_hiddens 是第一层隐含层的神经元数量，nn.Parameter 则是在神经网络中定义可训练的变量的方法。而 torch.randn(num_inputs, num_hiddens) 会返回一个均值为0，标准差为1的正态分布的数组，并且 * 0.01 是为了将初始值的范围缩小到较小的范围内，从而更容易训练模型。所以，这行代码定义了一个大小为 num_inputs * num_hiddens 的参数矩阵 W1，且其中的数值已经被初始化为一个均值为0，标准差为0.01的正态分布。

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。

使用PyTorch的Backward（）编程实现例题 【人工智能导论：模型与算法】MOOC 8.3 误差后向传播(BP) 例题

很高兴为你解答问题！关于使用PyTorch的backward()编程实现例题，我可以为您提供以下解答：

误差反向传播（backpropagation，BP）算法是深度学习中非常重要的一种算法。在PyTorch中，可以使用其自带的backward()函数来实现BP算法。下面是一个简单的例子：

import torch

# 定义输入和输出
inputs = torch.tensor([[0.8, 0.2], [0.1, 0.9]])
targets = torch.tensor([[0.4, 0.6], [0.1, 0.9]])

# 定义模型参数
w1 = torch.randn(2, 3, requires_grad=True)
w2 = torch.randn(3, 2, requires_grad=True)
b1 = torch.randn(1, 3, requires_grad=True)
b2 = torch.randn(1, 2, requires_grad=True)

# 前向传播
h = torch.matmul(inputs, w1) + b1
h_relu = torch.relu(h)
outputs = torch.matmul(h_relu, w2) + b2

# 计算损失并进行反向传播
loss = torch.nn.functional.mse_loss(outputs, targets)
loss.backward()

# 更新参数
with torch.no_grad():
    w1 -= 0.01 * w1.grad
    w2 -= 0.01 * w2.grad
    b1 -= 0.01 * b1.grad
    b2 -= 0.01 * b2.grad
    w1.grad.zero_()
    w2.grad.zero_()
    b1.grad.zero_()
    b2.grad.zero_()

在这个例子中，我们首先定义了一个包含两个输入和两个输出的简单的全连接神经网络。我们随机初始化了模型的权重和偏差，并对模型进行了一次前向传播，得到模型的输出并计算出损失。接下来，我们使用backward()函数计算出损失对每个模型参数的梯度，并使用梯度下降来更新模型参数。最后，我们将梯度清零以准备下一次迭代。

希望这个例子能为您提供帮助！