mindelec.operators.SecondOrderGrad

class mindelec.operators.SecondOrderGrad(model, input_idx1, input_idx2, output_idx)

计算并返回指定输出列相对于指定输入列的二阶梯度。

参数：

• model (Cell) - 接受单个Tensor输入并返回单个Tensor的函数或网络。

• input_idx1 (int) - 指定输入的列索引，以生成一阶导数。取值范围为[0，网络输入维度 - 1]。

• input_idx2 (int) - 指定输入的列索引，以生成二阶导数。取值范围为[0，网络输入维度 - 1]。

• output_idx (int) - 指定输出的列索引。取值范围为[0，网络输出维度 - 1]。

输入：

• input - 给定函数或网络 model 的输入。

输出：

Tensor。

异常：

• TypeError - 如果 input_idx1 、 input_idx2 或 output_idx 的类型不是int。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import nn, Tensor
>>> from mindelec.operators import SecondOrderGrad
>>> class Net(nn.Cell):
...    def __init__(self):
...        super(Net, self).__init__()
...
...    def construct(self, x):
...        return x * x * x
>>> x = Tensor(np.array([[1.0, -2.0], [-3.0, 4.0]]).astype(np.float32))
>>> net = Net()
>>> out = net(x)
>>> grad = SecondOrderGrad(net, 0, 0, 0)
>>> print(grad(x).asnumpy())
[[  6.]
[-18.]]