在jupyter notebook中完成以下操作： 随机生成两组点，再使用matplotlib画出这些点 给这两组点赋予不同的标签 手工生成一条直线（w1x1+w2x2+b=0）将两组点分开 使用pytorch库构建神经网络，并优化得到网络参数

好的，我来给您详细介绍一下如何完成这个任务。

首先，我们需要导入 matplotlib 和 numpy 库来生成随机点并画图。请确保您已经安装了这些库。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

接下来，我们定义两组随机点。为了方便起见，我们将两组点都设置为二维的，并且每组点有100个。

np.random.seed(0)
N = 100
x1 = np.random.randn(N, 2) + np.array([0, 2])
x2 = np.random.randn(N, 2) + np.array([2, 0])

现在，我们可以用 matplotlib 将这些点可视化出来。我们可以使用 scatter 函数来绘制散点图。

plt.scatter(x1[:,0], x1[:,1], label='x1')
plt.scatter(x2[:,0], x2[:,1], label='x2')
plt.legend()
plt.show()

接下来，我们手工生成一条直线将这两组点分开。这里我们设置 $w_1=1$，$w_2=-1$，$b=0$。这条直线的方程是 $x_1-x_2=0$。

w = np.array([1,-1])
b = 0
x_line = np.linspace(-4, 4, 100)
y_line = -x_line*w[0]/w[1] + b/w[1]
plt.plot(x_line, y_line, 'g-', label='separating line')
plt.scatter(x1[:,0], x1[:,1], label='x1')
plt.scatter(x2[:,0], x2[:,1], label='x2')
plt.legend()
plt.show()

现在，我们开始使用 PyTorch 来构建神经网络并优化得到网络参数。首先，我们需要将数据转换为 PyTorch 张量，并将标签转换为 0 和 1。

import torch

x = np.vstack([x1, x2]).astype(np.float32)
y = np.concatenate([np.zeros(N), np.ones(N)]).astype(np.float32)
x = torch.from_numpy(x)
y = torch.from_numpy(y)

接下来，我们使用 PyTorch 定义一个简单的两层神经网络，并使用交叉熵损失函数和随机梯度下降（SGD）优化器。

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(2, 1)
        
    def forward(self, x):
        y = torch.sigmoid(self.fc1(x))
        return y
    
net = Net()
criterion = torch.nn.BCELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)

最后，我们使用 PyTorch 进行训练。我们迭代100次，每次随机选择一个小批量数据进行训练。

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(x)
    loss = criterion(outputs.view(-1), y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print('Epoch [%d/%d], Loss: %.4f' % (epoch+1, 100, loss.item()))

训练完成后，我们可以使用训练好的模型来预测每个点所属的类别，并将分类结果可视化出来。

x_grid, y_grid = np.meshgrid(np.linspace(-4, 4, 100), np.linspace(-4, 4, 100))
xy_grid = np.hstack([x_grid.reshape(-1,1), y_grid.reshape(-1,1)])
xy_grid_tensor = torch.from_numpy(xy_grid.astype(np.float32))
z_grid_tensor = net(xy_grid_tensor).detach().numpy().reshape(x_grid.shape)

plt.contourf(x_grid, y_grid, z_grid_tensor, cmap=plt.cm.binary, alpha=0.3)
plt.scatter(x1[:,0], x1[:,1], label='x1')
plt.scatter(x2[:,0], x2[:,1], label='x2')
plt.legend()
plt.show()

现在，您已经完成了这个任务。如果您在执行过程中遇到了任何问题，请告诉我。