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- 易用性:

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mindspore.nn.LARS

class mindspore.nn.LARS(optimizer, epsilon=1e-05, coefficient=0.001, use_clip=False, lars_filter=<lambda x: "LayerNorm" not in x.name and "bias" not in x.name>)[source]

Implements the LARS algorithm with LARSUpdate Operator.

LARS is an optimization algorithm employing a large batch optimization technique. Refer to paper LARGE BATCH TRAINING OF CONVOLUTIONAL NETWORKS.

The updating formulas are as follows,

λ=θ * ||ω||||gt|| + δ * ||ω||λ={min(λα,1) if clip=Trueλ otherwise gt+1=λ(gt+δω)

θ represents coefficient, ω represents parameters, g represents gradients, t represents updating step, δ represents weight_decay, α represents learning_rate, clip represents use_clip.

Parameters
  • optimizer (Optimizer) – MindSpore optimizer for which to wrap and modify gradients.

  • epsilon (float) – Term added to the denominator to improve numerical stability. Default: 1e-05.

  • coefficient (float) – Trust coefficient for calculating the local learning rate. Default: 0.001.

  • use_clip (bool) – Whether to use clip operation for calculating the local learning rate. Default: False.

  • lars_filter (Function) – A function to determine whether apply the LARS algorithm. Default: lambda x: ‘LayerNorm’ not in x.name and ‘bias’ not in x.name.

Inputs:
  • gradients (tuple[Tensor]) - The gradients of params in the optimizer, the shape is the as same as the params in the optimizer.

Outputs:

Union[Tensor[bool], tuple[Parameter]], it depends on the output of optimizer.

Supported Platforms:

Ascend

Examples

>>> net = Net()
>>> loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits()
>>> opt = nn.Momentum(net.trainable_params(), 0.1, 0.9)
>>> opt_lars = nn.LARS(opt, epsilon=1e-08, coefficient=0.02)
>>> model = Model(net, loss_fn=loss, optimizer=opt_lars, metrics=None)