mindspore.amp.FixedLossScaleManager =================================== .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/amp/mindspore.amp.FixedLossScaleManager.rst :alt: 查看源文件 .. py:class:: mindspore.amp.FixedLossScaleManager(loss_scale=128.0, drop_overflow_update=True) 损失缩放系数不变的管理器,继承自 :class:`mindspore.amp.LossScaleManager` 。 参数: - **loss_scale** (float) - 梯度放大系数。注:如果将 `drop_overflow_update` 设为 ``False`` ,则定义优化器时需要将优化器的 `loss_scale` 设为相同的值。默认值: ``128.0`` 。 - **drop_overflow_update** (bool) - 出现溢出时,是否执行优化器。如果值为 ``True`` ,则出现溢出时不会执行优化器。默认值: ``True`` 。 .. py:method:: get_drop_overflow_update() 返回 `drop_overflow_update` ,该值表示是否在发生溢出时放弃本轮参数更新。 返回: bool, `drop_overflow_update` 的值。 .. py:method:: get_loss_scale() 获取loss scale值。 返回: bool,`loss_scale` 的值。 .. py:method:: get_update_cell() 返回用于更新 `loss_scale` 值的 :class:`mindspore.nn.Cell` 实例, :class:`mindspore.nn.TrainOneStepWithLossScaleCell` 会调用该实例。该类使用固定的梯度放大系数,因此该实例不执行任何操作。 返回: None或 `Cell` 。当 `drop_overflow_update` 为True时,返回 :class:`mindspore.nn.FixedLossScaleUpdateCell` 实例,当 `drop_overflow_update` 为False时,返回None。 .. py:method:: update_loss_scale(overflow) 更新loss scale值。类 :class:`mindspore.amp.FixedLossScaleManager` 中,该方法不执行任何操作。 参数: - **overflow** (bool) - 表示是否溢出。