torch_npu.optim.NpuFusedBertAdam

函数原型

功能说明

通过张量融合实现的高性能BertAdam优化器。BertAdam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）。
• warmup：t_total的warmup比例（默认值：-1，表示不进行warmup）。
• t_total：学习率调整的步数，float类型（默认值：-1，表示固定学习率）。
• schedule：学习率warmup策略，str类型（默认值：'warmup_linear'）。
• b1：Adam b1，float类型（默认值：0.9）。
• b2：Adam b2，float类型（默认值：0.99）。
• e：Adam epsilon，float类型（默认值：1e-6）。
• weight_decay：权重衰减，float类型（默认值：0.01）。
• max_grad_norm：最大梯度正则，float类型（默认值：1.0，-1表示不做裁剪）。

输入说明

params为参数的可迭代对象或参数组的dict类型。schedule为字符串，其值必须为warmup_cosine、warmup_constant、warmup_linear、warmup_poly中的一个。

输出说明

类型为“NpuFusedBertAdam”的对象。

异常说明

• “ValueError”- “lr”值小于0。
• “ValueError”- “warmup”的值小于0且warmup不等于-1，或者warmup大于等于1。
• “ValueError”- “b1”的值小于0或大于1。
• “ValueError”- “b2”的值小于0或大于1。
• “ValueError”- “e”的值小于0。

约束说明

NpuFusedBertAdam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，NpuFusedBertAdam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