Python mxnet.gluon.HybridBlock用法及代码示例

用法: class mxnet.gluon.HybridBlock(prefix=None, params=None)

基础：mxnet.gluon.block.Block

HybridBlock 支持使用 Symbol 和 NDArray 进行转发。

HybridBlock 类似于 Block ，但有一些区别：

import mxnet as mx
from mxnet.gluon import HybridBlock, nn

class Model(HybridBlock):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(Model, self).__init__(**kwargs)
        # use name_scope to give child Blocks appropriate names.
        with self.name_scope():
            self.dense0 = nn.Dense(20)
            self.dense1 = nn.Dense(20)

    def hybrid_forward(self, F, x):
        x = F.relu(self.dense0(x))
        return F.relu(self.dense1(x))

model = Model()
model.initialize(ctx=mx.cpu(0))
model.hybridize()
model(mx.nd.zeros((10, 10), ctx=mx.cpu(0)))

属性

`name`	这个 `Block` 的名称，最后没有 ‘_’。
`params`	返回此 `Block` 的参数字典(不包括其子参数)。
`prefix`	此 `Block` 的前缀。

HybridBlock 中的前向计算必须是静态的才能与 Symbol 一起使用，即您不能在张量上调用 NDArray.asnumpy()、NDArray.shape、NDArray.dtype、NDArray 索引(x[i])等。此外，您不能使用基于非常量表达式(如随机数或中间结果)的分支或循环逻辑，因为它们会更改每次迭代的图形结构。

在使用 hybridize() 激活之前， HybridBlock 就像正常的 Block 一样工作。激活后， HybridBlock 将创建一个表示正向计算的符号图并将其缓存。在后续转发中，将使用缓存图而不是 hybrid_forward() 。

详细教程请参阅引用。

参考：

混合 - 更快的训练和轻松的部署

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注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.gluon.HybridBlock。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。