在深度学习中，模型的参数通常是由多个张量组成的。这些张量存储了模型在训练过程中学到的权重和偏置等参数。
params.data 是一个张量，其中包含了模型的参数数据。clone() 是 PyTorch 中的一个方法，它用于创建一个与当前张量具有相同数据但不同内存地址的新张量。
因此，params.data.clone() 的意思是创建一个与 params.data 张量具有相同数据但不同内存地址的新张量。通常，这个方法被用来复制模型参数，以便在优化器中使用。
在深度学习中，模型的参数通常是由多个张量组成的。这些张量存储了模型在训练过程中学到的权重和偏置等参数。
params.data 是一个张量，其中包含了模型的参数数据。clone() 是 PyTorch 中的一个方法，它用于创建一个与当前张量具有相同数据但不同内存地址的新张量。
因此，params.data.clone() 的意思是创建一个与 params.data 张量具有相同数据但不同内存地址的新张量。通常，这个方法被用来复制模型参数，以便在优化器中使用。
