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for i,rows in enumerate(csv): print(i) print(rows)获取csv表的表头

使用MXNet的便利之处是。即使函数的计算图包括了python的控制流（如条件或者循环），也可以求梯度，比如：定义一个函数f（）：def f(a): b = a * 2 while b.norm().asscalar() < 1000: b = b * 2 if b.sum().asscalar() > 0: c = b else: c = 100 * b return c求函数 f（）的梯度：

深度学习中，我们经常要对函数求梯度，那么梯度是什么？如:z=x+y则:z的梯度为:(dz/dx,dz/dy)=(1,1),即由多元函数的各一阶导数构成的向量.代码演示：from mxnet import autograd, nd #创建变量x 并赋值x = nd.arange(4).reshape((4,1))#为了求得有关变量x的梯度，要调用函数 attach_grad 来申请存储梯度所需要的内存x.attach_grad()#为了减少计算和内存的开销，默认条件下MXNet