self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units))是什么意思

这段代码和上面的代码非常相似，唯一的区别是torch.randn()函数生成的是一个一维张量，即形状为(units,)，而不是形状为(units, 1)。这意味着该偏置参数只有一个维度，通常被用于一维的输入数据，比如文本分类任务中的词向量。其他部分和上面的解释一样，该偏置参数也会被随机初始化，并在反向传播过程中被更新。

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self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,))是什么意思

这段代码是在一个神经网络模型中为某一层设置偏置（bias）参数。首先使用PyTorch中的torch.randn()函数生成一个形状为(units,)的随机数张量，其中units表示该层的输出特征数。然后将该张量转化为可训练参数（trainable parameter）的形式，即nn.Parameter类型，并赋值给self.bias。这样在模型训练过程中，该偏置参数就会被随机初始化，并随着反向传播过程不断更新以提高模型的性能。

self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units))

这段代码中的torch.randn(units)是在创建一个形状为(units,)的一维张量，其中每个元素都是从均值为0，方差为1的正态分布中随机抽样得到的。这个张量被赋值给self.bias，即将其作为一个可训练的偏置参数来使用。在神经网络的前向传播过程中，该偏置参数会被加到每个神经元的加权和中，以增加模型的表达能力。在反向传播过程中，该偏置参数会被优化器根据损失函数的梯度而更新，以使模型的性能不断提高。