w = torch.normal(0, 0.01, size=(2, 1), requires_grad = True) b = torch.zeros(1, requires_grad = True)解释这几行代码的含义
时间: 2024-05-28 08:12:42 浏览: 18
这几行代码定义了两个可训练的张量w和b。
- w是一个形状为(2, 1)的张量,它的每个元素都从一个均值为0,标准差为0.01的正态分布中随机采样得到。requires_grad = True表示w需要被自动求导。
- b是一个形状为(1,)的张量,它的所有元素都初始化为0。requires_grad = True表示b需要被自动求导。
这两个张量通常被用于定义一个线性层的参数,例如y = wx + b。在反向传播算法中,PyTorch可以自动计算y对w和b的梯度,从而实现对这些参数的优化。
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b = torch.zeros(1, requires_grad=True)
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。
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