Created by: Tristan-Hao

当model中存在Batch Norm时，希望只计算forward-backward，但不更新参数,只计算input的梯度。 param_grads = fluid.backward.append_backward( loss, parameter_list=[self._input_name]) self._gradient = filter(lambda p: p[0].name == self._input_name, param_grads)[0][1]

现在的现像是，非is_test模式下，可以计算梯度，但参数都被更新，相当于正常训练模式。 is_test模式下，参数不会被更新，但无法计算梯度，只能预测。 请确认和支持该能力。谢谢