aclnnApplyAdamWV2

产品支持情况

产品	是否支持
[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]	√
[object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]	√
[object Object]Atlas 200I/500 A2 推理产品[object Object]	×
[object Object]Atlas 推理系列产品 [object Object]	×
[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]	×

功能说明

• 算子功能： 实现adamW优化器功能。

• 计算公式：

  $$m_{t}=\beta_{1} m_{t-1}+\left(1-\beta_{1}\right) g_{t} \\$$ $$v_{t}=\beta_{2} v_{t-1}+\left(1-\beta_{2}\right) g_{t}^{2}$$ $$\hat{m}_{t}=\frac{m_{t}}{1-\beta_{1}^{t}} \\$$ $$\hat{v}_{t}=\frac{v_{t}}{1-\beta_{2}^{t}} \\$$ $$\theta_{t+1}=\theta_{t}-\frac{\eta}{\sqrt{\hat{v}_{t}}+\epsilon} \hat{m}_{t}-\eta \cdot \lambda \cdot \theta_{t-1}$$

函数原型

每个算子分为undefined，必须先调用“aclnnApplyAdamWV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnApplyAdamWV2”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnApplyAdamWV2GetWorkspaceSize(aclTensor *varRef, aclTensor *mRef, aclTensor *vRef, aclTensor *maxGradNormOptionalRef, const aclTensor *grad, const aclTensor *step, float lr, float beta1, float beta2, float weightDecay, float eps, bool amsgrad, bool maximize, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnApplyAdamWV2(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

aclnnApplyAdamWV2GetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • varRef（aclTensor*, 计算输入/计算输出）：待计算的权重输入同时也是输出，公式中的theta，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32。支持undefined，undefined支持ND。
  • mRef（aclTensor*, 计算输入/计算输出）：adamw优化器中m参数，公式中的m，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，shape、dtype要求与“varRef”参数一致。支持undefined，undefined支持ND。
  • vRef（aclTensor*, 计算输入/计算输出）：adamw优化器中v参数，公式中的v，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，shape、dtype要求与“varRef”参数一致，支持undefined，undefined支持ND。
  • maxGradNormOptionalRef（aclTensor*, 计算输入/计算输出）：保存v参数的最大值，公式中的v，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，shape要求与“varRef”参数一致，此参数在amsgrad参数为true时必选，在amsgrad参数为false时可选。支持undefined，undefined支持ND。
  • grad（aclTensor*, 计算输入）：梯度数据，公式中的gt，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，shape要求与“varRef”参数一致。支持undefined，undefined支持ND。
  • step（aclTensor*, 计算输入）：迭代次数，公式中的t，Device侧的aclTensor，数据类型支持INT64、FLOAT32，元素个数为1，支持undefined，undefined支持ND。
  • lr（float*, 计算输入）：学习率，公式中的eta，数据类型支持FLOAT。
  • beta1（float*, 计算输入）：beta1参数，数据类型支持FLOAT。
  • beta2（float*, 计算输入）：beta2参数，数据类型支持FLOAT。
  • weightDecay（float*, 计算输入）：权重衰减系数，数据类型支持FLOAT。
  • eps（float*, 计算输入）：防止除数为0，数据类型支持FLOAT。
  • amsgrad（bool, 计算输入）：是否使用算法的AMSGrad变量，数据类型为BOOL。
  • maximize（bool, 计算输入）：是否最大化参数，数据类型为BOOL。
  • workspaceSize（uint64_t*, 出参）：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
  • executor（aclOpExecutor**, 出参）：内存地址。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见undefined。

  [object Object]

aclnnApplyAdamWV2

• 参数说明：

  • workspace(void *, 入参): 在Device侧申请的workspace内存地址。
  • workspaceSize(uint64_t, 入参): 在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnApplyAdamWV2GetWorkspaceSize获取。
  • executor(aclOpExecutor *, 入参): op执行器，包含了算子计算流程。
  • stream(aclrtStream, 入参): 指定执行任务的Stream。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见undefined。

约束说明

• 输入张量中varRef、mRef、vRef的数据类型一致时，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32。

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考undefined。