Python mxnet.module.BaseModule.get_input_grads用法及代碼示例

用法: get_input_grads(merge_multi_context=True)

參數：

merge_multi_context：(bool) - 默認為True.在使用data-parallelism 的情況下，將從多個設備收集梯度。一種Truevalue 表示我們應該合並收集的結果，以便它們看起來像來自單個執行器。

輸入梯度。

返回類型：

NDArray 列表或 NDArray 列表

獲取輸入的梯度，在先前的反向計算中計算。

如果 merge_multi_context 是 True ，則類似於 [grad1, grad2] 。否則，它就像 [[grad1_dev1, grad1_dev2], [grad2_dev1, grad2_dev2]] 。所有輸出元素的類型均為 NDArray 。當 merge_multi_context 為 False 時，那些 NDArray 實例可能存在於不同的設備上。

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]
    ...]]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.module.BaseModule.get_input_grads。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

返回類型：

例子：