2022-08-24 14:49:09 +08:00
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mindspore.ops.jacfwd
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2022-08-26 14:14:24 +08:00
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.. py:function:: mindspore.ops.jacfwd(fn, grad_position=0, has_aux=False)
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2022-08-24 14:49:09 +08:00
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通过前向模式计算给定网络的雅可比矩阵，对应 `前向模式自动微分 <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/design/auto_gradient.html#前向自动微分>`_。当网络输出数量远大于输入数量时，使用前向模式求雅可比矩阵比反向模式性能更好。
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参数：
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- **fn** (Union[Function, Cell]) - 待求导的函数或网络。以Tensor为入参，返回Tensor或Tensor数组。
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2022-10-10 17:04:56 +08:00
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- **grad_position** (Union[int, tuple[int]]) - 指定求导输入位置的索引。若为int类型，表示对单个输入求导；若为tuple类型，表示对tuple内索引的位置求导，其中索引从0开始。默认值：0。
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2022-08-24 14:49:09 +08:00
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- **has_aux** (bool) - 若 `has_aux` 为True，只有 `fn` 的第一个输出参与 `fn` 的求导，其他输出将直接返回。此时， `fn` 的输出数量必须超过一个。默认值：False。
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返回：
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Function，用于计算给定函数的雅可比矩阵。例如 `out1, out2 = fn(*args)` ，若 `has_aux` 为True，梯度函数将返回 `(Jacobian, out2)` 形式的结果，其中 `out2` 不参与求导，若为False，将直接返回 `Jacobian` 。
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异常：
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- **TypeError** - `grad_position` 或 `has_aux` 类型不符合要求。
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