mindspore.experimental.optim.ASGD

class mindspore.experimental.optim.ASGD(params, lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0.75, t0=1000000.0, weight_decay=0.0, maximize=False)[源代码]

Averaged Stochastic Gradient Descent 算法的实现。

警告

这是一个实验性的优化器接口，需要和 LRScheduler 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-2。

  • lambd (float, 可选) - 衰减项。默认值：1e-4。

  • alpha (float, 可选) - eta更新的幂。默认值：0.75。

  • t0 (float, 可选) - 开始计算平均的时刻。默认值：1e6。

  • weight_decay (float, 可选) - 权重衰减（L2 penalty）。默认值：0.。

  • 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]) - 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 - weight_decay 小于0。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import nn
>>> from mindspore.experimental import optim
>>> # Define the network structure of LeNet5. Refer to
>>> # https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r2.3.0/docs/mindspore/code/lenet.py
>>> net = LeNet5()
>>> loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True)
>>> optimizer = optim.ASGD(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