定义一个大小为512*512二维数组的参数，将它放到module类的__init__里,并通过比较它与一个新数组的差别构建loss，通过Adam优化器更新数组。请给出它的代码

好的，以下是代码：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch

class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModule, self).__init__()
        self.my_array = nn.Parameter(torch.zeros((512, 512)), requires_grad=True)

    def forward(self, x):
        # do something with x and self.my_array
        return x

model = MyModule()
new_array = torch.ones((512, 512))

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=.001)

for i in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.zeros((1, 1)))
    loss = criterion(output, new_array - model.my_array)
    loss.backward()
    optimizer.step()

print(model.my_array)

这个代码定义了一个大小为512*512的二维数组，并将其作为模块类的参数。然后，它通过比较这个数组与一个新数组的差别来构建损失函数，并使用Adam优化器来更新数组。最后，它打印出了更新后的数组。