Python測試代碼如https://zh.gluon.ai/chapter_prerequisite/autograd.html

本文追溯x.grad這一行代碼的調用

grad調用的是函數MXNDArrayGetGrad，/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mxnet-1.5.0-py3.7.egg/mxnet/ndarray/ndarray.py

MXNDArrayGetGrad的源碼依舊是在文件src/c_api/c_api.cc中，

NDArray ret = arr->grad();

ret就是獲取到的梯度

這里grad的源碼文件為src/ndarray/ndarray.cc，

Imperative::AGInfo& info = Imperative::AGInfo::Get(entry_.node);return info.out_grads[0];

這里Imperative::AGInfo::Get的源碼文件為?include/mxnet/imperative.h

return dmlc::get<AGInfo>(node->info);

這里get的源碼文件為3rdparty/dmlc-core/include/dmlc/any.h

return *any::TypeInfo<T>::get_ptr(&(src.data_));

這個get_ptr調用的是同文件中的如下代碼：

template<typename T>
class any::TypeOnHeap {public:inline static T* get_ptr(any::Data* data) {return static_cast<T*>(data->pheap);}

回到上面的代碼，那個entry_是NDArrary類的一個對象：

  /*! \brief node entry for autograd */nnvm::NodeEntry entry_;

NodeEntry 源碼文件為include/nnvm/node.h，

#大體來講，梯度就是arr->entry_.node->info.data_.pheap;

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MXNet中x.grad源码追溯的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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