mindspore.nn.Optimizer

class mindspore.nn.Optimizer(learning_rate, parameters, weight_decay=0.0, loss_scale=1.0)

用于参数更新的优化器基类。不要直接使用这个类，请实例化它的一个子类。

优化器支持参数分组。当参数分组时，每组参数均可配置不同的学习率（lr ）、权重衰减（weight_decay）和梯度中心化（grad_centralization）策略。

Note

在参数未分组时，优化器配置的 weight_decay 应用于名称不含”beta”或”gamma”的网络参数。

参数分组情况下，可以分组调整权重衰减策略。

分组时，每组网络参数均可配置 weight_decay ，若未配置，则该组网络参数使用优化器中配置的 weight_decay 。

参数：

• learning_rate (Union[float, int, Tensor, Iterable, LearningRateSchedule]):

  • float - 固定的学习率。必须大于等于零。

  • int - 固定的学习率。必须大于等于零。整数类型会被转换为浮点数。

  • Tensor - 可以是标量或一维向量。标量是固定的学习率。一维向量是动态的学习率，第i步将取向量中第i个值作为学习率。

  • Iterable - 动态的学习率。第i步将取迭代器第i个值作为学习率。

  • LearningRateSchedule - 动态的学习率。在训练过程中，优化器将使用步数（step）作为输入，调用 LearningRateSchedule 实例来计算当前学习率。

• parameters (Union[list[Parameter], list[dict]]) - 必须是 Parameter 组成的列表或字典组成的列表。当列表元素是字典时，字典的键可以是”params”、”lr”、”weight_decay”、”grad_centralization”和”order_params”：

  • params - 必填。当前组别的权重，该值必须是 Parameter 列表。

  • lr - 可选。如果键中存在”lr”，则使用对应的值作为学习率。如果没有，则使用优化器中的参数 learning_rate 作为学习率。支持固定和动态学习率。

  • weight_decay - 可选。如果键中存在”weight_decay”，则使用对应的值作为权重衰减值。如果没有，则使用优化器中配置的 weight_decay 作为权重衰减值。

  • grad_centralization - 可选。如果键中存在”grad_centralization”，则使用对应的值，该值必须为布尔类型。如果没有，则认为 grad_centralization 为False。该参数仅适用于卷积层。

  • order_params - 可选。值的顺序是参数更新的顺序。当使用参数分组功能时，通常使用该配置项保持 parameters 的顺序以提升性能。如果键中存在”order_params”，则会忽略该组配置中的其他键。”order_params”中的参数必须在某一组 params 参数中。

• weight_decay (Union[float, int]) - 权重衰减的整数或浮点值。必须等于或大于0。如果 weight_decay 是整数，它将被转换为浮点数。默认值：0.0。

• loss_scale (float) - 梯度缩放系数，必须大于0。如果 loss_scale 是整数，它将被转换为浮点数。通常使用默认值，仅当训练时使用了 FixedLossScaleManager，且 FixedLossScaleManager 的 drop_overflow_update 属性配置为False时，此值需要与 FixedLossScaleManager 中的 loss_scale 相同。有关更多详细信息，请参阅 mindspore.FixedLossScaleManager。默认值：1.0。

异常：

• TypeError - learning_rate 不是int、float、Tensor、Iterable或LearningRateSchedule。

• TypeError - parameters 的元素不是Parameter或字典。

• TypeError - loss_scale 不是float。

• TypeError - weight_decay 不是float或int。

• ValueError - loss_scale 小于或等于0。

• ValueError - weight_decay 小于0。

• ValueError - learning_rate 是一个Tensor，但是Tensor的维度大于1。

支持平台：

Ascend GPU CPU

broadcast_params(optim_result)

按参数组的顺序进行参数广播。

参数：

• optim_result (bool) - 参数更新结果。该输入用来保证参数更新完成后才执行参数广播。

返回：

bool，状态标志。

decay_weight(gradients)

衰减权重。

一种减少深度学习神经网络模型过拟合的方法。继承 mindspore.nn.Optimizer 自定义优化器时，可调用该接口进行权重衰减。

参数：

• gradients (tuple[Tensor]) - 网络参数的梯度，形状（shape）与网络参数相同。

返回：

tuple[Tensor]，衰减权重后的梯度。

get_lr()

优化器调用该接口获取当前步骤（step）的学习率。继承 mindspore.nn.Optimizer 自定义优化器时，可在参数更新前调用该接口获取学习率。

返回：

float，当前步骤的学习率。

get_lr_parameter(param)

用于在使用网络参数分组功能，且为不同组别配置不同的学习率时，获取指定参数的学习率。

参数：

• param (Union[Parameter, list[Parameter]]) - Parameter 或 Parameter 列表。

返回：

Parameter，单个 Parameter 或 Parameter 列表。如果使用了动态学习率，返回用于计算学习率的 LearningRateSchedule 或 LearningRateSchedule 列表。

样例：

>>> from mindspore import nn
>>> net = Net()
>>> conv_params = list(filter(lambda x: 'conv' in x.name, net.trainable_params()))
>>> no_conv_params = list(filter(lambda x: 'conv' not in x.name, net.trainable_params()))
>>> group_params = [{'params': conv_params, 'lr': 0.05},
...                 {'params': no_conv_params, 'lr': 0.01}]
>>> optim = nn.Momentum(group_params, learning_rate=0.1, momentum=0.9, weight_decay=0.0)
>>> conv_lr = optim.get_lr_parameter(conv_params)
>>> print(conv_lr[0].asnumpy())
0.05

get_weight_decay()

优化器调用该接口获取当前步骤（step）的weight decay值。继承 mindspore.nn.Optimizer 自定义优化器时，可在参数更新前调用该接口获取weight decay值。

返回：

float，当前步骤的weight decay值。

gradients_centralization(gradients)

梯度中心化。

一种优化卷积层参数以提高深度学习神经网络模型训练速度的方法。继承 mindspore.nn.Optimizer 自定义优化器时，可调用该接口进行梯度中心化。

参数：

• gradients (tuple[Tensor]) - 网络参数的梯度，形状（shape）与网络参数相同。

返回：

tuple[Tensor]，梯度中心化后的梯度。

scale_grad(gradients)

用于在混合精度场景还原梯度。

继承 mindspore.nn.Optimizer 自定义优化器时，可调用该接口还原梯度。

参数：

• gradients (tuple[Tensor]) - 网络参数的梯度，形状（shape）与网络参数相同。

返回：

tuple[Tensor]，还原后的梯度。

property target

该属性用于指定在主机（host）上还是设备（device）上更新参数。输入类型为str，只能是’CPU’，’Ascend’或’GPU’。

property unique

该属性表示是否在优化器中进行梯度去重，通常用于稀疏网络。如果梯度是稀疏的则设置为True。如果前向稀疏网络已对权重去重，即梯度是稠密的，则设置为False。未进行任何配置时默认为True。