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mindspore.nn.Adagrad
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.. py:class:: mindspore.nn.Adagrad(*args, **kwargs)
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使用ApplyAdagrad算子实现Adagrad算法。
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Adagrad用于在线学习和随机优化。
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请参阅论文 `Efficient Learning using Forward-Backward Splitting <https://proceedings.neurips.cc/paper/2009/file/621bf66ddb7c962aa0d22ac97d69b793-Paper.pdf>`_。
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公式如下：
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.. math::
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\begin{array}{ll} \\
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h_{t+1} = h_{t} + g\\
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w_{t+1} = w_{t} - lr*\frac{1}{\sqrt{h_{t+1}}}*g
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\end{array}
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:math:`h` 表示梯度平方的累积和，:math:`g` 表示 `grads` 。
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:math:`lr` 代表 `learning_rate`，:math:`w` 代表 `params` 。
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.. note::
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在参数未分组时，优化器配置的 `weight_decay` 应用于名称含有"beta"或"gamma"的网络参数，通过网络参数分组可调整权重衰减策略。分组时，每组网络参数均可配置 `weight_decay` ，若未配置，则该组网络参数使用优化器中配置的 `weight_decay` 。
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**参数：**
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- **params** (Union[list[Parameter], list[dict]]) - 必须是 `Parameter` 组成的列表或字典组成的列表。当列表元素是字典时，字典的键可以是"params"、"lr"、"weight_decay"、"grad_centralization"和"order_params"：
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_param.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_lr.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_weight_decay.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_gc.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_order.rst
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- **accum** (float) - 累加器 :math:`h` 的初始值，必须大于等于零。默认值：0.1。
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- **learning_rate** (Union[float, Tensor, Iterable, LearningRateSchedule]) - 默认值：0.001。
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.. include:: mindspore.nn.optim_arg_dynamic_lr.rst
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- **update_slots** (bool) - 如果为True，则更新累加器 :math:`h` 。默认值：True。
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.. include:: mindspore.nn.optim_arg_loss_scale.rst
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- **weight_decay** (Union[float, int]) - 要乘以权重的权重衰减值，必须大于等于0.0。默认值：0.0。
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**输入：**
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- **grads** (tuple[Tensor]) - 优化器中 `params` 的梯度，形状（shape）与 `params` 相同。
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**输出：**
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Tensor[bool]，值为True。
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**异常：**
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- **TypeError** - `learning_rate` 不是int、float、Tensor、Iterable或 `LearningRateSchedule` 。
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- **TypeError** - `parameters` 的元素是 `Parameter` 或字典。
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- **TypeError** - `accum` 或 `loss_scale` 不是float。
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- **TypeError** - `update_slots` 不是bool。
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- **TypeError** - `weight_decay` 不是float或int。
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- **ValueError** - `loss_scale` 小于或等于0。
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- **ValueError** - `accum` 或 `weight_decay` 小于0。
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**支持平台：**
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``Ascend`` ``CPU`` ``GPU``
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**样例：**
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>>> net = Net()
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>>> #1) 所有参数使用相同的学习率和权重衰减
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>>> optim = nn.Adagrad(params=net.trainable_params())
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>>>
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>>> #2) 使用参数组并设置不同的值
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>>> conv_params = list(filter(lambda x: 'conv' in x.name, net.trainable_params()))
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>>> no_conv_params = list(filter(lambda x: 'conv' not in x.name, net.trainable_params()))
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>>> group_params = [{'params': conv_params, 'weight_decay': 0.01, 'grad_centralization':True},
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... {'params': no_conv_params, 'lr': 0.01},
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... {'order_params': net.trainable_params()}]
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>>> optim = nn.Adagrad(group_params, learning_rate=0.1, weight_decay=0.0)
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>>> # conv_params参数组将使用优化器中的学习率0.1、该组的权重衰减0.01、该组的梯度中心化配置True。
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>>> # no_conv_params参数组将使用该组的学习率0.01、优化器中的权重衰减0.0、梯度中心化使用默认值False。
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>>> # 优化器按照"order_params"配置的参数顺序更新参数。
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>>>
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>>> loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits()
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>>> model = Model(net, loss_fn=loss, optimizer=optim)
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