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title: FixedLossScaleManager构造函数
description: "| 产品 | 是否支持 |"
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# FixedLossScaleManager构造函数

#### 产品支持情况

| 产品 | 是否支持 |
| --- | --- |
| Atlas 350 加速卡 | √ |
| Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 | √ |
| Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 | √ |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | ☓ |
| Atlas 推理系列产品 | ☓ |
| Atlas 训练系列产品 | √ |


#### 功能说明

FixedLossScaleManager类的构造函数，浮点计算的溢出模式为“饱和模式”的场景下，可通过此接口定义训练场景下的静态LossScale参数。

- 针对Atlas 350 加速卡，浮点计算支持两种溢出模式：饱和模式与INF/NaN模式，请保持默认值INF/NaN模式。饱和模式仅用于兼容旧版本，后续不再演进，且此模式下计算精度可能存在误差。
- Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品，浮点计算支持两种溢出模式：饱和模式与INF/NaN模式，请保持默认值INF/NaN模式。饱和模式仅用于兼容旧版本，后续不再演进，且此模式下计算精度可能存在误差。
- Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品，浮点计算支持两种溢出模式：饱和模式与INF/NaN模式，请保持默认值INF/NaN模式。饱和模式仅用于兼容旧版本，后续不再演进，且此模式下计算精度可能存在误差。
- Atlas 训练系列产品，浮点计算的溢出模式默认为“饱和模式”，且仅支持“饱和模式”。饱和模式是指当计算出现溢出时，饱和为浮点数极值（+-MAX）。


#### 函数原型

```
class FixedLossScaleManager(lsm_lib.FixedLossScaleManager):
    def __init__(self, loss_scale, enable_overflow_check=True)
```


#### 参数说明

| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| loss\_scale | 输入 | LossScale值。float类型，取值不能小于1。 选择过小的LossScale的值可能会影响模型收敛，选择较大的LossScale可能会导致训练过程出现溢出。可以与GPU的值保持一致。 |
| enable\_overflow\_check | 输入 | 参数更新时，是否检查溢出。 True：检测到有溢出的迭代，会放弃参数更新，默认是True。 False：始终更新参数，不检查迭代中是否出现溢出。 |


#### 返回值

返回FixedLossScaleManager类对象。