AdamW

AdamW

class paddle.optimizer.AdamW ( learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, parameters=None, weight_decay=0.01, apply_decay_param_fun=None, grad_clip=None, lazy_mode=False, name=None ) [源代码]

AdamW优化器出自 DECOUPLED WEIGHT DECAY REGULARIZATION 论文 <https://arxiv.org/pdf/1711.05101.pdf>,用来解决Adam优化器中L2正则化失效的问题。

其参数更新的计算公式如下：

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|Tensor, 可选) - 权重衰减系数，是一个float类型或者shape为[1] ，数据类型为float32的Tensor类型。默认值为0.01
apply_decay_param_fun (function|None, 可选): 传入函数时，只有可以使 apply_decay_param_fun(Tensor)==True的Tensor会更新参数。只有在想要指定要更新的参数时使用。默认值为None
grad_clip (GradientClipBase, 可选) – 梯度裁剪的策略，支持三种裁剪策略： cn_api_fluid_clip_GradientClipByGlobalNorm 、 cn_api_fluid_clip_GradientClipByNorm 、 cn_api_fluid_clip_GradientClipByValue 。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
name (str, 可选)- 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 Name ，默认值为None

代码示例

import paddle
linear = paddle.nn.Linear(10, 10)
inp = paddle.rand([10,10], dtype="float32")
out = linear(inp)
loss = paddle.mean(out)
adam = paddle.optimizer.AdamW(weight_decay=0.01, learning_rate=0.1,
        parameters=linear.parameters())
out.backward()
adam.step()
adam.clear_grad()

step ( )

注意：

1. 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：None。

代码示例

import paddle
a = paddle.rand(shape=[2,13], dtype="float32")
linear = paddle.nn.Linear(13, 5)
adam = paddle.optimizer.AdamW(learning_rate = 0.01,
                            weight_decay = 0.01,
                            parameters = linear.parameters())
out = linear(a)
out.backward()
adam.step()
adam.clear_grad()

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
linear = paddle.nn.Linear(10, 10)
inp = paddle.randn(shape=[10,10], dtype="float32")
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.AdamW(learning_rate=0.1,
        parameters=linear.parameters(),
        weight_decay=0.01)
out.backward()
adam.minimize(loss)
adam.clear_grad()

clear_grad ( )

注意：

1. 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
a = paddle.rand(shape=[2,13], dtype="float32")
linear = paddle.nn.Linear(13, 5)
optimizer = paddle.optimizer.AdamW(weight_decay=0.01,
                                 learning_rate=0.02,
                                 parameters=linear.parameters())
out = linear(a)
out.backward()
optimizer.step()
optimizer.clear_grad()

set_lr ( value )

注意：

1. 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：None

代码示例

import paddle
linear = paddle.nn.Linear(10, 10)
adam = paddle.optimizer.AdamW(weight_decay=0.01,
                             learning_rate=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 ( )

注意：

1. 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 paddle
# example1: _LRScheduler is not used, return value is all the same
emb = paddle.nn.Embedding(10, 10, sparse=False)
adam = paddle.optimizer.AdamW(learning_rate=0.001, parameters = emb.parameters(),weight_decay=0.01)
lr = adam.get_lr()
print(lr) # 0.001
# example2: StepDecay is used, return the step learning rate
linear = paddle.nn.Linear(10, 10)
inp = paddle.randn([10,10], dtype="float32")
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.AdamW(scheduler,
                       parameters=linear.parameters(),
                       weight_decay=0.01)
# learning rate is 0.2
print(adam.get_lr())
# 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()
    print(lr, ret[i])