我在使用MXNet创建简单的神经网络时，遇到了step()方法的问题

x1.shape=(64, 1, 1000)y1.shape=(64, 1, 10)

net =nm.Sequential()net.add(nn.Dense(H,activation='relu'),nn.Dense(90,activation='relu'),nn.Dense(D_out))

for t in range(500):    #y_pred = net(x1)    #loss = loss_fn(y_pred, y)    #for i in range(len(x1)):    with autograd.record():        output=net(x1)        loss =loss_fn(output,y1)    loss.backward()    trainer.step(64)    if t % 100 == 99:        print(t, loss)        #optimizer.zero_grad()

UserWarning: Parameter dense30_weight 在cpu(0)上的梯度自上次step以来未被更新。这可能意味着您的模型中存在错误，导致它在本次迭代中仅使用了一部分参数（块）。如果您有意只使用一部分，请在调用step时使用ignore_stale_grad=True来抑制此警告，并跳过更新具有陈旧梯度的参数

回答：

错误提示您在trainer中传递的参数不在您的计算图中。您需要初始化模型的参数并定义trainer。与Pytorch不同的是，在MXNet中您不需要调用zero_grad，因为默认情况下新的梯度会被写入而不是累积。以下代码展示了使用MXNet的Gluon API实现的简单神经网络：

# Define modelnet = gluon.nn.Dense(1)net.collect_params().initialize(mx.init.Normal(sigma=1.), ctx=model_ctx)square_loss = gluon.loss.L2Loss()trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.0001})# Create random input and labelsdef real_fn(X):    return 2 * X[:, 0] - 3.4 * X[:, 1] + 4.2X = nd.random_normal(shape=(num_examples, num_inputs))noise = 0.01 * nd.random_normal(shape=(num_examples,))y = real_fn(X) + noise# Define Dataloaderbatch_size = 4train_data = gluon.data.DataLoader(gluon.data.ArrayDataset(X, y), batch_size=batch_size, shuffle=True)num_batches = num_examples / batch_sizefor e in range(10):    # Iterate over training batches    for i, (data, label) in enumerate(train_data):    # Load data on the CPU        data = data.as_in_context(mx.cpu())        label = label.as_in_context(mx.cpu())        with autograd.record():            output = net(data)            loss = square_loss(output, label)    # Backpropagation        loss.backward()        trainer.step(batch_size)        cumulative_loss += nd.mean(loss).asscalar()    print("Epoch %s, loss: %s" % (e, cumulative_loss / num_examples))