文档反馈

问题文档片段

问题文档片段包含公式时，显示为空格。

提交类型

issue

有点复杂...

找人问问吧。

请选择提交类型

问题类型

规范和低错类

- 规范和低错类：

- 错别字或拼写错误，标点符号使用错误、公式错误或显示异常。

- 链接错误、空单元格、格式错误。

- 英文中包含中文字符。

- 界面和描述不一致，但不影响操作。

- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

正确性

- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

风险提示

- 风险提示：

- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

内容合规

- 内容合规：

- 违反法律法规，涉及政治、领土主权等敏感词。

- 内容侵权。

请选择问题类型

问题描述

点击输入详细问题描述，以帮助我们快速定位问题。

提交

文档反馈

mindspore.nn.optim_ex.AdamW

class mindspore.nn.optim_ex.AdamW(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0.01, amsgrad=False, *, maximize=False)

Adaptive Moment Estimation Weight Decay(AdamW)算法的实现。

更新公式如下：

$$\begin{array}{r}\begin{array}{rl}& \mathbf{\text{input}}:\gamma \text{(lr)},{\beta }_1,{\beta }_2\text{(betas)},{\theta }_0\text{(params)},f(\theta )\text{(objective)},ϵ\text{ (epsilon)}\\ & \lambda \text{(weight decay)},\mathit{\text{amsgrad}},\mathit{\text{maximize}}\\ & \mathbf{\text{initialize}}:m_0\leftarrow 0\text{ (first moment)},v_0\leftarrow 0\text{ ( second moment)},{\widehat{v_0}}^{max}\leftarrow 0\\ & \mathbf{\text{for}}t=1\mathbf{\text{to}}\dots \mathbf{\text{do}}\\ & \mathbf{\text{if}}\mathit{\text{maximize}}:\\ & g_t\leftarrow -{\mathrm{\nabla }}_{\theta }{f}_t({\theta }_{t-1})\\ & \mathbf{\text{else}}\\ & g_t\leftarrow {\mathrm{\nabla }}_{\theta }{f}_t({\theta }_{t-1})\\ & {\theta }_t\leftarrow {\theta }_{t-1}-\gamma \lambda {\theta }_{t-1}\\ & m_t\leftarrow {\beta }_1{m}_{t-1}+(1-{\beta }_1)g_t\\ & v_t\leftarrow {\beta }_2{v}_{t-1}+(1-{\beta }_2)g_t^2\\ & \widehat{m_t}\leftarrow m_t/(1-{\beta }_1^t)\\ & \widehat{v_t}\leftarrow v_t/(1-{\beta }_2^t)\\ & \mathbf{\text{if}}amsgrad\\ & {\widehat{v_t}}^{max}\leftarrow \max ({\widehat{v_t}}^{max},\widehat{v_t})\\ & {\theta }_t\leftarrow {\theta }_t-\gamma \widehat{m_t}/(\sqrt{{\widehat{v_t}}^{max}}+ϵ)\\ & \mathbf{\text{else}}\\ & {\theta }_t\leftarrow {\theta }_t-\gamma \widehat{m_t}/(\sqrt{\widehat{v_t}}+ϵ)\\ & \mathbf{r}\mathbf{e}\mathbf{t}\mathbf{u}\mathbf{r}\mathbf{n}{\theta }_{\mathbf{t}}\end{array}\end{array}$$

警告

这是一个实验性的优化器接口，需要和 LRScheduler类 下的动态学习率接口配合使用。

参数：

• params (Union[list(Parameter), list(dict)]) - 网络参数的列表或指定了参数组的列表。

• lr (Union[int, float, Tensor], 可选) - 学习率。默认值：1e-3。

• betas (Tuple[float, float], 可选) - 动量矩阵的指数衰减率。参数范围(0.0, 1.0)。默认值：(0.9, 0.999)。

• eps (float, 可选) - 加在分母上的值，以确保数值稳定。必须大于0。默认值：1e-8。

• weight_decay (float, 可选) - 权重衰减（L2 penalty）。默认值：1e-2。

• amsgrad (bool, 可选) - 是否使用AMSGrad算法。默认值：False。

关键字参数：

• maximize (bool, 可选) - 是否根据目标函数最大化网络参数。默认值：False。

输入：

• gradients (tuple[Tensor], 可选) - 网络权重的梯度。

异常：

• ValueError - 学习率不是int、float或Tensor。

• ValueError - 学习率小于0。

• ValueError - eps 小于0。

• ValueError - betas 范围不在0-1之间。

• ValueError - weight_decay 小于0。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import nn
>>> # Define the network structure of LeNet5. Refer to
>>> # https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r2.1/docs/mindspore/code/lenet.py
>>> net = LeNet5()
>>> loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True)
>>> optimizer = nn.optim_ex.AdamW(net.trainable_params(), lr=0.1)
>>> def forward_fn(data, label):
...     logits = net(data)
...     loss = loss_fn(logits, label)
...     return loss, logits
>>> grad_fn = mindspore.value_and_grad(forward_fn, None, optimizer.parameters, has_aux=True)
>>> def train_step(data, label):
...     (loss, _), grads = grad_fn(data, label)
...     optimizer(grads)
...     return loss