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master
docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.ForwardValueAndGrad.rst
24 строки
2 KB
changzherui
add test fix some docs 0830
31 авг 2023, 16:31
31 авг 2023, 16:31
89dae45
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mindspore.nn.ForwardValueAndGrad =================================== .. py:class:: mindspore.nn.ForwardValueAndGrad(network, weights=None, get_all=False, get_by_list=False, sens_param=False) 训练网络的封装。 包括正向网络和梯度函数。该类生成的Cell使用'\*inputs'输入来训练。 通过梯度函数来创建反向图，用于计算梯度。 参数： - **network** (Union[Cell, Function, MethodType]) - 训练网络。 - **weights** (ParameterTuple) - 训练网络中需要计算梯度的参数。默认值： ``None`` 。 - **get_all** (bool) - 如果为 ``True`` ，则计算网络输入对应的梯度。默认值： ``False`` 。 - **get_by_list** (bool) - 如果为 ``True`` ，则计算参数变量对应的梯度。如果 `get_all` 和 `get_by_list` 都为 ``False`` ，则计算第一个输入对应的梯度。如果 `get_all` 和 `get_by_list` 都为True，则以（（输入的梯度）,（参数的梯度））的形式同时获取输入和参数变量的梯度。默认值： ``False`` 。 - **sens_param** (bool) - 是否将sens作为输入。如果 `sens_param` 为False，则sens默认为'ones_like(outputs)'。默认值： ``False`` 。如果 `sens_param` 为 ``True`` ，则需要指定sens的值。 输入： - **\*inputs** (Tuple(Tensor...)) - shape为 :math:`(N, \ldots)` 的输入tuple。 - **sens** - 反向传播梯度的缩放值。如果网络有单个输出，则sens是tensor。如果网络有多个输出，则sens是tuple(tensor)。 输出： - **forward value** - 网络运行的正向结果。 - **gradients** (tuple(tensor)) - 网络反向传播的梯度。