module/optimizer 如何选择要优化的交易品种？
How does a module/optimizer choose which symbols to optimize?
我知道我可以自己制作 module/optimizer 来执行此操作，但是可以告诉现有的 mxnet 模块只优化一部分变量吗？
按照同样的思路，模块如何确定要优化的交易品种？例如，与 MXNet 中的 tensorflow 不同，要优化的数据和变量都只是 "Variable" 符号，但不知何故 MXNet 只影响实际变量的 NDArrays 而不是数据 NDArrays。它是如何检查的？是否有它使用的命名约定？如果是这样，那个约定是什么？ （任何名称中包含 'data' 的符号都未优化？）
虽然我没有测试过，但看了文档和源码，我想我找到了答案。
在模块构造函数中，有一个名为 data_names 的默认参数，它是符号名称的字符串列表，这些符号是数据对象并且不需要优化（类似于标签）。此外，还有一个名为 fixed_param_names 的默认参数，它是一个字符串列表，指定不优化的变量黑名单。
我知道我可以自己制作 module/optimizer 来执行此操作，但是可以告诉现有的 mxnet 模块只优化一部分变量吗？
按照同样的思路，模块如何确定要优化的交易品种？例如，与 MXNet 中的 tensorflow 不同，要优化的数据和变量都只是 "Variable" 符号，但不知何故 MXNet 只影响实际变量的 NDArrays 而不是数据 NDArrays。它是如何检查的？是否有它使用的命名约定？如果是这样，那个约定是什么？ （任何名称中包含 'data' 的符号都未优化？）
虽然我没有测试过，但看了文档和源码，我想我找到了答案。
在模块构造函数中，有一个名为 data_names 的默认参数，它是符号名称的字符串列表，这些符号是数据对象并且不需要优化（类似于标签）。此外，还有一个名为 fixed_param_names 的默认参数，它是一个字符串列表，指定不优化的变量黑名单。