Python mxnet.module.BaseModule.get_input_grads用法及代码示例

用法: get_input_grads(merge_multi_context=True)

参数：

merge_multi_context：(bool) - 默认为True.在使用data-parallelism 的情况下，将从多个设备收集梯度。一种Truevalue 表示我们应该合并收集的结果，以便它们看起来像来自单个执行器。

输入梯度。

返回类型：

NDArray 列表或 NDArray 列表

获取输入的梯度，在先前的反向计算中计算。

如果 merge_multi_context 是 True ，则类似于 [grad1, grad2] 。否则，它就像 [[grad1_dev1, grad1_dev2], [grad2_dev1, grad2_dev2]] 。所有输出元素的类型均为 NDArray 。当 merge_multi_context 为 False 时，那些 NDArray 实例可能存在于不同的设备上。

例子：

>>> # An example of getting input gradients.
>>> print mod.get_input_grads()[0].asnumpy()
[[[  1.10182791e-05   5.12257748e-06   4.01927764e-06   8.32566820e-06
    -1.59775993e-06   7.24269375e-06   7.28067835e-06  -1.65902311e-05
    5.46342608e-06   8.44196393e-07]
    ...]]

相关用法

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.module.BaseModule.get_input_grads。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。

用法:

参数：

返回：

返回类型：

例子：