解释b1 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens, requires_grad=True))
时间: 2024-05-19 12:17:50 浏览: 22
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。
相关问题
b1 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens, requires_grad=True))中为什么要用(torch.zeros
(num_hiddens, requires_grad=True))创建一个nn.Parameter对象?
这是因为我们需要对这个参数进行训练。而使用nn.Parameter可以将其注册为模型参数,使得该参数能够被自动优化器所更新。torch.zeros则是创建了一个大小为num_hiddens的零向量,作为b1的初始值。requires_grad=True则是使得该参数在反向传播时可以被求导。
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。
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