nn.Parameter(torch.randn(1, num_known))的作用
时间: 2024-05-30 13:13:41 浏览: 15
nn.Parameter(torch.randn(1, num_known)) 的作用是创建一个 PyTorch 张量,并将其包装在 nn.Parameter 对象中,以便在神经网络模型的参数中使用。nn.Parameter 是一个特殊的张量类,它表明这些张量应该被视为模型参数。这通常用于需要优化的张量(如权重矩阵和偏差向量)。它可以训练和优化,是神经网络中的一部分。在模型进行反向传播时,nn.Parameter 对象可以自动更新其包装的张量。例如,模型训练期间,训练误差将使用反向传播算法优化该参数张量的值。
相关问题
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。
解释W2 = nn.Parameter(torch.randn( num_hiddens, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01)
W2 = nn.Parameter(torch.randn(num_hiddens, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01)是在神经网络中定义第二个权重矩阵W2的过程。其中,num_hiddens是该层神经元的个数,num_outputs是神经网络输出的个数。torch.randn表示从标准正态分布中随机采样生成一个张量,并乘以0.01,这是为了控制参数的大小,避免过拟合问题。nn.Parameter表示将生成的张量作为神经网络的可学习参数进行训练,requires_grad=True表示需要对该参数求导并反向更新参数。因此,W2的定义是为了训练时进行参数优化,以使神经网络能够更好地学习并预测结果。
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