用法:
mxnet.ndarray.BlockGrad(data=None, out=None, name=None, **kwargs)
out:- 此函数的输出。
NDArray 或 NDArray 列表
参数:
返回:
返回类型:
停止梯度计算。
阻止输入的累积梯度反向流过此运算符。换句话说,这个算子阻止了计算梯度时考虑其输入的贡献。
例子:
v1 = [1, 2] v2 = [0, 1] a = Variable('a') b = Variable('b') b_stop_grad = stop_gradient(3 * b) loss = MakeLoss(b_stop_grad + a) executor = loss.simple_bind(ctx=cpu(), a=(1,2), b=(1,2)) executor.forward(is_train=True, a=v1, b=v2) executor.outputs [ 1. 5.] executor.backward() executor.grad_arrays [ 0. 0.] [ 1. 1.]
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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.ndarray.BlockGrad。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。