发布日期：2024-05-06 05:47 浏览次数：次
注解
该 API 只在 Dygraph 模式下生效。
执行一次优化器并进行参数更新。
返回
无。
代码示例
import paddle
import numpy as np
value = np.arange(26).reshape(2, 13).astype("float32")
a = paddle.to_tensor(value)
linear = paddle.nn.Linear(13, 5)
adam = paddle.optimizer.Adam(learning_rate = 0.01,
parameters = linear.parameters())
out = linear(a)
out.backward()
adam.step()
adam.clear_grad()
创建并添加反向正则化算子，该操作将正则化函数的梯度添加到参数的梯度中并返回修改后的梯度。
参数
parameters_and_grads – 需要被正则化的(parameters, gradients)列表。
regularization – 全局正则化器，如果该参数未被设置正则化策略，将应用该正则化器。
返回
list(parameters, gradients)
返回类型
list[(Variable, Variable)]
为网络添加反向计算过程，并根据反向计算所得的梯度，更新 parameters 中的 Parameters，最小化网络损失值 loss。
参数
loss (Tensor) – 需要最小化的损失值变量。
startup_program (Program，可选) – 用于初始化 parameters 中参数的 Program，默认值为 None，此时将使用 default_startup_program。
parameters (list，可选) – 待更新的 Parameter 或者 Parameter.name 组成的列表，默认值为 None，此时将更新所有的 Parameter。
no_grad_set (set，可选) – 不需要更新的 Parameter 或者 Parameter.name 组成的集合，默认值为 None。
返回
tuple(optimize_ops, params_grads)，其中 optimize_ops 为参数优化 OP 列表；param_grads 为由(param, param_grad)组成的列表，其中 param 和 param_grad 分别为参数和参数的梯度。在静态图模式下，该返回值可以加入到 接口的 参数中，若加入，则会重写 参数为 True，并根据 和 进行剪枝，详见 的文档。
代码示例
import paddle
import numpy as np
inp = np.random.uniform(-0.1, 0.1, [10, 10]).astype("float32")
linear = paddle.nn.Linear(10, 10)
inp = paddle.to_tensor(inp)
out = linear(inp)
loss = paddle.mean(out)
beta1 = paddle.to_tensor([0.9], dtype="float32")
beta2 = paddle.to_tensor([0.99], dtype="float32")
adam = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.1,
parameters=linear.parameters(),
weight_decay=0.01)
out.backward()
adam.minimize(loss)
adam.clear_grad()
注解
该 API 只在 Dygraph 模式下生效。
清除需要优化的参数的梯度。
代码示例
import paddle
import numpy as np
value = np.arange(26).reshape(2, 13).astype("float32")
a = paddle.to_tensor(value)
linear = paddle.nn.Linear(13, 5)
optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.02,
parameters=linear.parameters())
out = linear(a)
out.backward()
optimizer.step()
optimizer.clear_grad()
该 API 只在 Dygraph 模式下生效。
手动设置当前 的学习率。当使用_LRScheduler 时，无法使用该 API 手动设置学习率，因为这将导致冲突。
参数
value (float) - 需要设置的学习率的值。
返回
无。
代码示例
import paddle
linear = paddle.nn.Linear(10, 10)
adam = paddle.optimizer.Adam(0.1, parameters=linear.parameters())
# set learning rate manually by python float value
lr_list = [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]
for i in range(5):
adam.set_lr(lr_list[i])
lr = adam.get_lr()
print("current lr is {}".format(lr))
# Print:
# current lr is 0.2
# current lr is 0.3
# current lr is 0.4
# current lr is 0.5
# current lr is 0.6
该 API 只在 Dygraph 模式下生效。
获取当前步骤的学习率。当不使用_LRScheduler 时，每次调用的返回值都相同，否则返回当前步骤的学习率。
返回
float，当前步骤的学习率。
代码示例
import numpy as np
import paddle
# example1: _LRScheduler is not used, return value is all the same
emb = paddle.nn.Embedding(10, 10, sparse=False)
adam = paddle.optimizer.Adam(0.001, parameters = emb.parameters())
lr = adam.get_lr()
print(lr) # 0.001
# example2: StepDecay is used, return the step learning rate
inp = np.random.uniform(-0.1, 0.1, [10, 10]).astype("float32")
linear = paddle.nn.Linear(10, 10)
inp = paddle.to_tensor(inp)
out = linear(inp)
loss = paddle.mean(out)
bd = [2, 4, 6, 8]
value = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0]
scheduler = paddle.optimizer.lr.StepDecay(learning_rate=0.5, step_size=2, gamma=0.1)
adam = paddle.optimizer.Adam(scheduler,
parameters=linear.parameters())
# first step: learning rate is 0.2
np.allclose(adam.get_lr(), 0.2, rtol=1e-06, atol=0.0) # True
# learning rate for different steps
ret = [0.2, 0.2, 0.4, 0.4, 0.6, 0.6, 0.8, 0.8, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
for i in range(12):
adam.step()
lr = adam.get_lr()
scheduler.step()
np.allclose(lr, ret[i], rtol=1e-06, atol=0.0) # True
加载优化器状态词典，对于 Adam 优化器，包含 beta1，beta2，momentum 等。如果使用 LRScheduler，global_step 将会改变。
参数
state_dict (dict) - 包含所有优化器所需的值的词典。
返回
无。
代码示例
import paddle
emb = paddle.nn.Embedding(10, 10)
layer_state_dict = emb.state_dict()
paddle.save(layer_state_dict, "emb.pdparams")
scheduler = paddle.optimizer.lr.NoamDecay(
d_model=0.01, warmup_steps=100, verbose=True)
adam = paddle.optimizer.Adam(
learning_rate=scheduler,
parameters=emb.parameters())
opt_state_dict = adam.state_dict()
paddle.save(opt_state_dict, "adam.pdopt")
opti_state_dict = paddle.load("adam.pdopt")
adam.set_state_dict(opti_state_dict)
从优化器中获取 state_dict 信息，其中包含所有优化器所需的值，对于 Adam 优化器，包含 beta1，beta2，momentum 等。 如果使用 LRScheduler，global_step 将被包含在 state_dict 内。如果优化器未被调用 minimize 函数，state_dict 将为空。
返回
包含所有优化器所需的值的词典。
返回类型
state_dict(dict)
代码示例
import paddle
emb = paddle.nn.Embedding(10, 10)
adam = paddle.optimizer.Adam(0.001, parameters=emb.parameters())
state_dict = adam.state_dict()
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