本文主要是介绍【MXNet学习7】mx.sym.BlockGrad理解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1、解释
我们知道现在深度学习的框架是计算图，由节点和路径组成。在前向和反向的时候都是通过图路径传递的，那么这个函数是用在反向传播的时候，字面意思就是阻塞梯度传播。
2、示例
输入两个点，输出一个点，如下图所示：
2.1、正常反向传播
上图表示的公式是：y=3a+4b，在正常的反向传播时，a的偏导就是3，b的偏导为4（假设都是标量的情况下）。
代码测试：
v1 = np.array([[1, 这篇关于【MXNet学习7】mx.sym.BlockGrad理解的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
