Adam¶

paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, parameters=None, weight_decay=None, grad_clip=None, name=None, lazy_mode=False, multi_precision=False, use_multi_tensor=False, name=None) [源代码]

Adam 优化器出自 Adam 论文的第二节，能够利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。

其参数更新的计算公式如下：

\[\begin{split}\\t = t + 1\end{split}\]

\[moment\_1\_out=\beta_1∗moment\_1+(1−\beta_1)∗grad\]

\[moment\_2\_out=\beta_2∗moment\_2+(1−\beta_2)∗grad*grad\]

\[learning\_rate=learning\_rate*\frac{\sqrt{1-\beta_2^t}}{1-\beta_1^t}\]

\[\begin{split}param\_out=param-learning\_rate*\frac{moment\_1}{\sqrt{moment\_2}+\epsilon}\\\end{split}\]

参数¶

learning_rate (float|_LRScheduler) - 学习率，用于参数更新的计算。可以是一个浮点型值或者一个_LRScheduler 类，默认值为 0.001。

beta1 (float|Tensor，可选) - 一阶矩估计的指数衰减率，是一个 float 类型或者一个 shape 为[1]，数据类型为 float32 的 Tensor 类型。默认值为 0.9。

beta2 (float|Tensor，可选) - 二阶矩估计的指数衰减率，是一个 float 类型或者一个 shape 为[1]，数据类型为 float32 的 Tensor 类型。默认值为 0.999。

epsilon (float，可选) - 保持数值稳定性的短浮点类型值，默认值为 1e-08。

parameters (list，可选) - 指定优化器需要优化的参数。在动态图模式下必须提供该参数；在静态图模式下默认值为 None，这时所有的参数都将被优化。

weight_decay (float|WeightDecayRegularizer，可选) - 正则化方法。可以是 float 类型的 L2 正则化系数或者正则化策略：cn_api_fluid_regularizer_L1Decay 、 cn_api_fluid_regularizer_L2Decay。如果一个参数已经在 ParamAttr 中设置了正则化，这里的正则化设置将被忽略；如果没有在 ParamAttr 中设置正则化，这里的设置才会生效。默认值为 None，表示没有正则化。

grad_clip (GradientClipBase，可选) – 梯度裁剪的策略，支持三种裁剪策略：paddle.nn.ClipGradByGlobalNorm 、 paddle.nn.ClipGradByNorm 、 paddle.nn.ClipGradByValue 。默认值为 None，此时将不进行梯度裁剪。

lazy_mode （bool，可选） - 设为 True 时，仅更新当前具有梯度的元素。官方 Adam 算法有两个移动平均累加器（moving-average accumulators）。累加器在每一步都会更新。在密集模式和稀疏模式下，两条移动平均线的每个元素都会更新。如果参数非常大，那么更新可能很慢。lazy mode 仅更新当前具有梯度的元素，所以它会更快。但是这种模式与原始的算法有不同的描述，可能会导致不同的结果，默认为 False。

multi_precision （bool，可选） - 是否在权重更新期间使用 multi-precision，默认为 False。

use_multi_tensor （bool，可选） - 是否使用 multi-tensor 策略一次性更新所有参数，默认为 False。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

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)
adam = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.1,
        parameters=linear.parameters())
out.backward()
adam.step()
adam.clear_grad()

         

          # Adam with beta1/beta2 as Tensor and weight_decay as float
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(),
        beta1=beta1,
        beta2=beta2,
        weight_decay=0.01)
out.backward()
adam.step()
adam.clear_grad()

         

方法¶

step()¶

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()

          

append_regularization_ops(parameters_and_grads, regularization=None)¶

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)]

minimize(loss, startup_program=None, parameters=None, no_grad_set=None)¶

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 Executor.run() 接口的 fetch_list 参数中，若加入，则会重写 use_prune 参数为 True，并根据 feed 和 fetch_list 进行剪枝，详见 Executor 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()

          

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()

          

set_lr(value)¶

该 API 只在 Dygraph 模式下生效。

手动设置当前 optimizer 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

          

get_lr()¶

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

          

set_state_dict(state_dict)¶

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)

          

state_dict(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()