gradients
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API属性:声明式编程(静态图)专用API
paddle.fluid.backward.gradients
( targets, inputs, target_gradients=None, no_grad_set=None ) [源代码]
将目标梯度反向传播到输入。
参数
- targets (Variable|list[Variable]) – 目标变量
- inputs (Variable|list[Variable]) – 输入变量
- target_gradients (Variable|list[Variable],可选) – 目标的梯度变量,应与目标变量形状相同;如果设置为None,则以1初始化所有梯度变量
- no_grad_set (set[Variable|str],可选) – 在 block0 ( Block ) 中要忽略梯度的 Variable 的名字的集合。所有的 Block 中带有
stop_gradient = True
的所有 Variable 的名字都会被自动添加到此集合中。如果该参数不为None
,则会将该参数集合的内容添加到默认的集合中。默认值为None
。
返回
数组,包含与输入对应的梯度。如果一个输入不影响目标函数,则对应的梯度变量为None
返回类型
(list[Variable])
代码示例
import paddle.fluid as fluid
x = fluid.data(name='x', shape=[None,2,8,8], dtype='float32')
x.stop_gradient=False
y = fluid.layers.conv2d(x, 4, 1, bias_attr=False)
y = fluid.layers.relu(y)
y = fluid.layers.conv2d(y, 4, 1, bias_attr=False)
y = fluid.layers.relu(y)
z = fluid.gradients([y], x)
print(z)