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Neural network 如何使用已学习的参数编写自定义MXNet层

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我遵循中的文档，了解如何通过子类化
mx.operator.CustomOp
类在python中的MXNet中定义新的神经网络层。示例是一个没有学习参数的损耗层。那么学习到的参数是如何进入
向前
和
向后
方法的呢

我知道了。学习参数的配置与op的任何其他输入相同。它们在
列表\u参数
方法中配置。从：

注意，列表参数声明了输入和参数，我们 建议按以下顺序排序：[code>'input1'、'input2'、…、'weight1'、'weight2'、…]