Mxnet元素明智地倍增

Question

在MXNet中，如果我想创建一个权重向量，该权重向量乘以每个输入，即拥有w*x_i，然后在权重w上反推，我将如何做到这一点？

我试过了：

 y_hat = input
 w1 = mx.sym.Variable("w1")
 y_hat = mx.symbol.broadcast_mul(w1, y_hat)

Answer 1

您可以使用点积生成计算：

x = mx.nd.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
w = mx.nd.array([2,2,2])
mx.nd.dot(w, x.T)

将按照您的意愿生成[12. 30.]。

现在只需随机初始化w，计算输出和目标输出之间的损失，然后再传播。您可以使用新的gluon界面（http://gluon.mxnet.io/）。

具体来说，让我们看一下适应http://mxnet.io/tutorials/gluon/gluon.html和http://gluon.mxnet.io/P01-C05-autograd.html的最小例子

准备数据

label = mx.nd.array([12,30])
x = mx.nd.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
w = random weights
w.attach_grad()

并训练

with autograd.record():
    output = mx.nd.dot(w, x.T)
    loss = gluon.loss.L2Loss(output, label)
    loss.backward()

请勿忘记updating the weights使用您在向后传球中计算的渐变。渐变将在w.grad中提供。在循环中运行训练代码和权重更新，因为单个更新可能不足以实现收敛。