deep-learning - 标签变量上的 MXNet 初始化错误

Question

当我打电话时module.fit()，我得到一个错误 ValueError: Unknown initialization pattern for labelidx。符号“labelidx”是我用于标签数据的名称——我不想使用softmax_label，因为我没有使用 softmax 输出，但这似乎是很多事情的默认设置。它似乎试图初始化labelidx为参数，这是一个错误。我怎么能告诉它这是一个输入而不是一个学习参数？

Answer 1

我想通了。

在构造Module对象时，您需要告诉它数据的名称 ( data_names) 和标签 ( label_names)。每一个都应该是一个字符串名称列表。默认情况下data_names=('data',), label_names=('softmax_label',), ，否则它假定其他所有内容都是学习参数并尝试初始化它们，从而导致此错误。文档： http: //mxnet.io/api/python/module.html#mxnet.module.module.Module

所以在我的情况下它需要Module(label_names=('labelidx',), ...)