当我调用 module.fit() 时出现错误
ValueError:labelidx 的未知初始化模式。
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。它似乎试图将 labelidx 初始化为参数，这是一个错误。我怎么能告诉它这是输入而不是学习参数？
最佳答案
我想通了。
在构造Module对象时，需要告诉它数据的名称(data_names)和标签(label_names)。其中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',), 否则它会假定其他所有内容都是学习参数并将尝试初始化它们，从而导致此错误。文档:http://mxnet.io/api/python/module.html#mxnet.module.module.Module
所以在我的例子中它需要 Module(label_names=('labelidx',), ...)
关于deep-learning - 标签变量上的 MXNet 初始化错误，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40494602/