mindspore.Parameter
- class mindspore.Parameter(default_input, name=None, requires_grad=True, layerwise_parallel=False, parallel_optimizer=True)[源代码]
Parameter 是 Tensor 的子类，当它们被绑定为Cell的属性时，会自动添加到其参数列表中，并且可以通过Cell的某些方法获取，例如 cell.get_parameters() 。
说明
在 SEMI_AUTO_PARALLEL 和 AUTO_PARALLEL 的自动并行模式下，如果使用 Initializer 模块初始化参数，参数的类型将为 Tensor 。Tensor 仅保存张量的形状和类型信息，而不占用内存来保存实际数据。
并行场景下存在参数的形状发生变化的情况，用户可以调用 Parameter 的 init_data 方法得到原始数据。
如果网络中存在需要部分输入为 Parameter 的算子，则不允许这部分输入的 Parameter 进行数据类型转换。
每一个 Parameter 使用唯一的名字可以帮助后续的操作和更新。如果有两个或多个 Parameter 在同一个网络中使用了相同的名字，将会提示在定义时使用唯一的名字。
Parameter 直接打印时无法查看到里面实际包含的值，需要使用 Parameter.asnumpy() 方法来查看实际的值。
- 参数：
default_input (Union[Tensor, int, float, numpy.ndarray, list]) - 初始化参数的输入值。
name (str) - 参数的名称。默认值：
None。如果一个网络中存在两个及以上相同名称的 Parameter 对象，在定义时将提示设置一个特有的名称。 1) 如果一个 Parameter 未命名，默认的名字就是变量名。例如，param_a 的名字是 name_a，param_b 的名字是 param_b 。self.param_a = Parameter(Tensor([1], ms.float32), name="name_a") self.param_b = Parameter(Tensor([2], ms.float32))
如果在list或tuple中的 Parameter 未命名，将会提供一个唯一值。例如，以下 Parameter 的名字是 Parameter$1 and Parameter$2。
self.param_list = [Parameter(Tensor([3], ms.float32)), Parameter(Tensor([4], ms.float32))]
如果 Parameter 已命名， 并且不同 Parameter 间有重复名称，将会抛出异常。例如，”its name ‘name_a’ already exists.”将会抛出。
self.param_a = Parameter(Tensor([1], ms.float32), name="name_a") self.param_tuple = (Parameter(Tensor([5], ms.float32), name="name_a"), Parameter(Tensor([6], ms.float32)))
如果一个 Parameter 多次出现在list或tuple中，只检查一次他的名字。例如，以下代码将不会抛出异常。
self.param_a = Parameter(Tensor([1], ms.float32), name="name_a") self.param_tuple = (self.param_a, self.param_a)
requires_grad (bool) - 是否需要微分求梯度。默认值：
True。layerwise_parallel (bool) - 在数据/混合并行模式下， layerwise_parallel 配置为
True时，参数广播和梯度聚合时会过滤掉该 Parameter 。默认值：False。parallel_optimizer (bool) - 用于在 SEMI_AUTO_PARALLEL 或 AUTO_PARALLEL 并行模式下区分该参数是否进行优化器切分。仅在 mindspore.set_auto_parallel_context() 并行配置模块中设置 enable_parallel_optimizer 启用优化器并行时有效。默认值：
True。
样例：
>>> import numpy as np >>> import mindspore >>> from mindspore import Parameter, Tensor, ops, nn >>> >>> class Net(nn.Cell): ... def __init__(self): ... super(Net, self).__init__() ... self.matmul = ops.MatMul() ... self.weight = Parameter(Tensor(np.ones((1, 2)), mindspore.float32), name="w", requires_grad=True) ... ... def construct(self, x): ... out = self.matmul(self.weight, x) ... return out >>> net = Net() >>> x = Tensor(np.ones((2, 1)), mindspore.float32) >>> print(net(x)) [[2.]] >>> net.weight.set_data(Tensor(np.zeros((1, 2)), mindspore.float32)) >>> print(net(x)) [[0.]]
- property cache_enable
表示该参数是否开启缓存功能。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([1, 2], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.cache_enable=True >>> x.cache_enable True
- property cache_shape
如果使用缓存，则返回对应参数的缓存shape。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([1, 2], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.cache_enable=True >>> x.cache_shape=[1, 2] >>> x.cache_shape [1, 2]
- clone(init='same')[源代码]
克隆参数。
- 参数：
init (Union[Tensor, str, numbers.Number]) - 初始化参数的形状和数据类型。如果 init 是 Tensor 或 numbers.Number ，则克隆一个具有相同数值、形状和数据类型的新参数。如果 init 是 str ，则 init 将继承 Initializer 模块中对应的同名的类。例如，如果 init 是
'same'，则克隆一个具有相同数据、形状和数据类型的新参数。默认值：'same'。
- 返回：
Parameter，返回克隆的新参数。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([1, 2], dtype=np.float32)), name="param") >>> y = x.clone()
- property comm_fusion
获取此参数的通信算子的融合类型（int）。
在 AUTO_PARALLEL 和 SEMI_AUTO_PARALLEL 模式下，一些用于参数或梯度聚合的通信算子将自动插入。 comm_fusion 的值必须大于等于0。当 comm_fusion 为
0时，算子不会融合在一起。样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([1, 2], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.comm_fusion = 3 >>> x.comm_fusion 3
- copy()[源代码]
拷贝参数。
- 返回：
Parameter，返回拷贝的新参数。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([1, 2], dtype=np.float32)), name="param") >>> y = x.copy()
- property data
返回参数对象。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.data Parameter (name=param, shape=(2, 2), dtype=Float32, requires_grad=True)
- init_data(layout=None, set_sliced=False)[源代码]
初始化参数的数据。
- 参数：
layout (Union[None, tuple]) - 参数的layout信息。layout[dev_mat, tensor_map, slice_shape, filed_size, uniform_split, opt_shard_group]。默认值：
None。仅在 SEMI_AUTO_PARALLEL 或 AUTO_PARALLEL 模式下 layout 不是None。dev_mat (list(int)) - 该参数的设备矩阵。
tensor_map (list(int)) - 该参数的张量映射。
slice_shape (list(int)) - 该参数的切片shape。
filed_size (int) - 该权重的行数。
uniform_split (bool) - 该参数是否进行均匀切分。
opt_shard_group (str) - 该参数进行优化器切分时的group。
set_sliced (bool) - 参数初始化时被设定为分片，则为
True。默认值：False。
- 返回：
初始化数据后的 Parameter 。如果当前 Parameter 已初始化，则更新 Parameter 数据。
- 异常：
RuntimeError - 参数使用 Initializer 模块进行初始化，初始化后并行模式发生更改。
ValueError - layout 长度小于6。
TypeError - layout 不是元组。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.init_data()
- property inited_param
用于调用 init_data 后，获取当前的Parameter。
如果 self 是没有数据的Parameter，则默认返回为None；在调用 init_data 方法对Parameter初始化数据后，当前Parameter会被记录在此属性中。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([1, 2], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.inited_param
- property key
用于获取当前Parameter的唯一key值。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([1, 2], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.key = 2 >>> x.key 2
- property layerwise_parallel
获取此参数的逐层并行状态（bool）。
在 DATA_PARALLEL 和 HYBRID_PARALLEL 模式下，如果 layerwise_parallel 为
True，则广播和gradients通信将不会应用到参数。样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([1, 2], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.layerwise_parallel = True >>> x.layerwise_parallel True
- property name
获取参数的名称。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([1, 2], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.name = "param1" >>> x.name 'param1'
- property parallel_optimizer
获取此参数的优化器并行状态（bool）。
用于在 AUTO_PARALLEL 和 SEMI_AUTO_PARALLEL 模式下过滤权重切分操作。当在 mindspore.set_auto_parallel_context() 中启用优化器并行时，它才有效。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([1, 2], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.parallel_optimizer = True >>> x.parallel_optimizer True
- property parallel_optimizer_comm_recompute
获取此参数的优化器并行通信重计算状态（bool）。
在 AUTO_PARALLEL 和 SEMI_AUTO_PARALLEL 模式下，当使用并行优化器时，会自动插入一些
mindspore.ops.AllGather算子，用于参数聚合。它用于控制这些mindspore.ops.AllGather算子的重计算属性。说明
仅支持 Graph 模式。
建议使用cell.recompute(parallel_optimizer_comm_recompute=True/False)去配置由优化器并行生成的
mindspore.ops.AllGather算子，而不是直接使用该接口。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([1, 2], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.parallel_optimizer_comm_recompute = True >>> x.parallel_optimizer_comm_recompute True
- property requires_grad
表示该参数是否需要求梯度进行更新。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([1, 2], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.requires_grad = True >>> x.requires_grad True
- set_data(data, slice_shape=False)[源代码]
设置参数数据。
- 参数：
data (Union[Tensor, int, float]) - 新数据。
slice_shape (bool) - 如果 slice_shape 设为
True，则不检查 data 和当前参数shape的一致性。默认值：False。当 slice_shape 设为True时，如果两个shape不一致，会抛出ValueError。
- 返回：
完成数据设置的新参数。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.set_data(Tensor(np.array([[6, 6], [6, 6]], dtype=np.float32))) Parameter (name=param, shape=(2, 2), dtype=Float32, requires_grad=True)
- set_param_ps(init_in_server=False)[源代码]
表示可训练参数是否由参数服务器更新，以及可训练参数是否在服务器上初始化。
说明
仅当运行的任务处于参数服务器模式下有效。 只支持在图模式下调用。
- 参数：
init_in_server (bool) - 表示参数服务器更新的可训练参数是否在服务器上初始化。默认值：
False。
- 教程样例：
- property sliced
获取参数的切片状态。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([1, 2], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.sliced = True >>> x.sliced True
- property unique
表示参数是否唯一。
样例：
>>> from mindspore import Tensor, Parameter >>> import numpy as np >>> x = Parameter(Tensor(np.array([1, 2], dtype=np.float32)), name="param") >>> x.unique = True >>> x.unique True