我正在关注http://mxnet.io/how_to/new_op.html中的文档，了解如何通过继承mx.operator.CustomOp类在Python中定义MXNet中的新神经网络层。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？
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我想出来了。学习参数的配置与op的任何其他输入一样。它们是使用list_arguments方法配置的。来自docs page on writing custom symbols：
请注意，list参数声明了输入和参数以及我们 建议将它们命名为
['input1', 'input2', ... , 'weight1', 'weight2', ...]