torch_npu.optim.NpuFusedAdamW

函数原型

功能说明

通过张量融合实现的高性能AdamW优化器，核心功能和torch.optim.AdamW兼容。

AdamW的功能和原理可参考undefined。

参数说明

• params：模型参数或模型参数组。
• lr：学习率，float类型（默认值：1e-3）。
• betas：用于计算梯度及其平方的运行平均值的系数，类型为Tuple[float, float]（默认值：（0.9，0.999））。
• eps：防止除0，提高数值稳定性，float类型（默认值：1e-8）。
• weight_decay：权重衰减，bool类型（默认值：0）。
• amsgrad：是否使用参考《undefined》的AMSGrad变种实现，bool类型（默认值：False）。

输入说明

params为参数的可迭代对象或参数组的dict类型。

输出说明

类型为“NpuFusedAdamW”的对象。

异常说明

• “ValueError”- “lr”值小于0。
• “ValueError”- “betas”的值小于0或者betas的值大于1。
• “ValueError”- “eps”小于0。
• “ValueError”- “weight_decay”小于0。

约束说明

NpuFusedAdamW的实现机制要求params中的每一个模型参数对象在使用过程中不能被重新申请，否则将导致无法预料的结果。引起模型参数对象被重新申请的操作包括但不限于：

• 将模型或其子Module进行.cpu操作
• 将模型参数对象指向新的对象
• 将模型参数对象置为None

对模型参数对象进行inplace计算，或者读取参数的值，NpuFusedAdamW可正常工作。

支持的型号

• [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]
• [object Object]Atlas A2 训练系列产品[object Object]
• [object Object]Atlas A3 训练系列产品[object Object]

调用示例