mindspore/docs/api/api_python/amp/mindspore.amp.FixedLossScal...

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2022-08-30 16:52:05 +08:00
mindspore.amp.FixedLossScaleManager
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.. py:class:: mindspore.amp.FixedLossScaleManager(loss_scale=128.0, drop_overflow_update=True)
损失缩放系数不变的管理器,继承自 :class:`mindspore.amp.LossScaleManager`
参数:
- **loss_scale** (float) - 梯度放大系数。注:如果将 `drop_overflow_update` 设为False则定义优化器时需要将优化器的 `loss_scale` 设为相同的值。默认值128.0。
- **drop_overflow_update** (bool) - 出现溢出时是否执行优化器。如果值为True则出现溢出时不会执行优化器。默认值True。
.. py:method:: get_drop_overflow_update()
返回 `drop_overflow_update` ,该值表示是否在发生溢出时放弃本轮参数更新。
返回:
bool, `drop_overflow_update` 的值。
.. py:method:: get_loss_scale()
获取loss scale值。
返回:
bool`loss_scale` 的值。
.. py:method:: get_update_cell()
2022-09-02 16:46:41 +08:00
返回用于更新 `loss_scale` 值的 :class:`mindspore.nn.Cell` 实例, :class:`mindspore.nn.TrainOneStepWithLossScaleCell` 会调用该实例。该类使用固定的梯度放大系数,因此该实例不执行任何操作。
2022-08-30 16:52:05 +08:00
返回:
None或 `Cell` 。当 `drop_overflow_update` 为True时返回 :class:`mindspore.nn.FixedLossScaleUpdateCell` 实例,当 `drop_overflow_update` 为False时返回None。
.. py:method:: update_loss_scale(overflow)
更新loss scale值。类 :class:`mindspore.amp.FixedLossScaleManager` 中,该方法不执行任何操作。
参数:
- **overflow** (bool) - 表示是否溢出。