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Python mxnet.symbol.BlockGrad用法及代码示例

用法:

mxnet.symbol.BlockGrad(data=None, name=None, attr=None, out=None, **kwargs)

参数：

  • data：(Symbol) - 输入数组。
  • name：(string, optional.) - 结果符号的名称。

返回：

结果符号。

返回类型：

Symbol

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.symbol.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。