Python测试代码如https://zh.gluon.ai/chapter_prerequisite/autograd.html
本文追溯x.grad这一行代码的调用
grad调用的是函数MXNDArrayGetGrad,/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mxnet-1.5.0-py3.7.egg/mxnet/ndarray/ndarray.py
MXNDArrayGetGrad的源码依旧是在文件src/c_api/c_api.cc中,
NDArray ret = arr->grad();
ret就是获取到的梯度
这里grad的源码文件为src/ndarray/ndarray.cc,
Imperative::AGInfo& info = Imperative::AGInfo::Get(entry_.node);
return info.out_grads[0];
这里Imperative::AGInfo::Get的源码文件为 include/mxnet/imperative.h
return dmlc::get<AGInfo>(node->info);
这里get的源码文件为3rdparty/dmlc-core/include/dmlc/any.h
return *any::TypeInfo<T>::get_ptr(&(src.data_));
这个get_ptr调用的是同文件中的如下代码:
template<typename T>
class any::TypeOnHeap {
public:
inline static T* get_ptr(any::Data* data) {
return static_cast<T*>(data->pheap);
}
回到上面的代码,那个entry_是NDArrary类的一个对象:
/*! \brief node entry for autograd */
nnvm::NodeEntry entry_;