mxnet.jl और जूलिया के साथ ढाल नोड कैसे प्राप्त करें?

Question

मैं जूलिया में mxnet.jl साथ mxnet मुख्य डॉक्स से निम्न उदाहरण को दोहराने के लिए कोशिश कर रहा हूँ:

A = Variable('A') 
B = Variable('B') 
C = B * A 
D = C + Constant(1) 
# get gradient node. 
gA, gB = D.grad(wrt=[A, B]) 
# compiles the gradient function. 
f = compile([gA, gB]) 
grad_a, grad_b = f(A=np.ones(10), B=np.ones(10)*2) 

उदाहरण दिखाता है एक symoblic अभिव्यक्ति autodiff और उसके ढ़ाल प्राप्त करने के लिए कैसे।

mxnet.jl (नवीनतम संस्करण 2016-03-07) में समतुल्य क्या है?

Answer 1

MXNet.jl/src/symbolic-node.jl में कोड आपके उत्तर ढूंढने में मददगार हो सकता है।

मैं इस पैकेज से परिचित नहीं हूं। यहां मेरा अनुमान है: A = mx.Variable("A") B = mx.Variable("B") C = B .* A D = C + 1 mx.normalized_gradient मौजूद होने पर शेष भाग का समाधान हो सकता है।