解释b = torch.zeros(1, requires_grad=True)
时间: 2024-05-29 08:14:06 浏览: 24
这是一个使用PyTorch框架创建一个张量(tensor)的代码,其中张量(tensor)的值初始化为0,形状为(1,),并且设置requires_grad=True,表示该张量需要计算梯度。在PyTorch中,张量的requires_grad属性默认为False,需要设置为True才能进行反向传播求导。这个代码创建的张量b可以用来构建计算图,进行自动求导。
相关问题
W = torch.zeros(2, requires_grad=True)
这行代码创建了一个形状为 (2,) 的全零张量 W,并设置 requires_grad=True,表示希望对 W 进行梯度计算。
requires_grad=True 是 PyTorch 中的一个重要参数,它用于指定是否需要对张量进行梯度计算。当 requires_grad=True 时,PyTorch 会自动追踪对该张量的操作,并构建一个计算图,用于自动求导。这样,在后续的反向传播过程中,可以计算出关于 W 的梯度,从而进行参数更新和优化。
解释b1 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens, requires_grad=True))
b1 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens, requires_grad=True)) 这行代码的作用是定义一个可训练的参数,也即是将一个大小为num_hiddens的全0张量作为偏置项b1,并将requires_grad设置为True以使其可以被自动求导。该参数会用于神经网络的线性变换中,对输入x进行加权求和后再加上偏置项b1得到输出。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)