mxnet.jlとJuliaを使ってグラデーションノードを取得する方法は？

Question

は私がジュリアにmxnet.jlとmxnetメインドキュメントから次の例を複製しようとしている：

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) 

例はsymoblic式をautodiffし、その勾配を取得する方法を示します。

mxnet.jl（最新バージョン2016-03-07）に相当するものは何ですか？

Answer 1

コードMXNet.jl/src/symbolic-node.jlは、回答を見つけるのに役立ちます。

このパッケージには慣れていません。 ここに私の推測です： A = mx.Variable("A") B = mx.Variable("B") C = B .* A D = C + 1 mx.normalized_gradientが存在する場合、それは残りの部分の解決策になるかもしれません。