如何使用学习参数编写自定义MXNet层

Question

我正在按照http://mxnet.io/how_to/new_op.html中关于如何在python中通过继承mx.operator.CustomOp类来定义MXNet中的新神经网络层的文档。该示例是没有学习参数的丢失层。那么学习参数如何进入forward和backward方法？

Answer 1

我想通了。学习到的参数像任何其他输入一样配置。它们的配置方法为list_arguments。从docs page on writing custom symbols：

注意列表参数声明输入和参数，我们 建议，命令他们作为['input1', 'input2', ... , 'weight1', 'weight2', ...]