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(