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 22:12:42 浏览: 115
线性回归代码实现-手动调参.py
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。
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