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Class mindspore.nn.AdamOffload(params, learning_rate=1e-3, beta1=0.9, beta2=0.999, eps=1e-08, use_locking=False, use_nesterov=False, weight_decay=0.0, loss_scale=1.0)
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此优化器在主机CPU上运行Adam优化算法，设备上仅执行网络参数的更新，最大限度地降低内存成本。
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虽然会增加性能开销，但优化器可以运行更大的模型。
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Adam算法参见`Adam: A Method for Stochastic Optimization <https://arxiv.org/abs/1412.6980>`_。
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更新公式如下：
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.. math::
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\begin{array}{ll} \\
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m_{t+1} = \beta_1 * m_{t} + (1 - \beta_1) * g \\
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v_{t+1} = \beta_2 * v_{t} + (1 - \beta_2) * g * g \\
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l = \alpha * \frac{\sqrt{1-\beta_2^t}}{1-\beta_1^t} \\
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w_{t+1} = w_{t} - l * \frac{m_{t+1}}{\sqrt{v_{t+1}} + \epsilon}
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\end{array}
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:math:`m`代表第一个矩向量`moment1`，:math:`v`代表第二个矩向量`moment2`，:math:`g`代表`gradients`，:math:`l`代表缩放因子，:math:`\beta_1,\beta_2`代表`beta1`和`beta2`，:math:`t`代表当前step，:math:`beta_1^t`和:math:`beta_2^t`代表`beta1_power`和`beta2_power`，:math:`\alpha`代表`learning_rate`，:math:`w`代表`params`，:math:`\epsilon`代表`eps`。
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.. note::
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此优化器目前仅支持图模式。
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.. include:: mindspore.nn.optim_note_weight_decay.rst
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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"、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_order.rst
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- **learning_rate (Union[float, Tensor, Iterable, LearningRateSchedule]): 默认值：1e-3。
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.. include:: mindspore.nn.optim_arg_dynamic_lr.rst
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- **beta1** (float) - `moment1` 的指数衰减率。参数范围（0.0,1.0）。默认值：0.9。
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- **beta2** (float) - `moment2` 的指数衰减率。参数范围（0.0,1.0）。默认值：0.999。
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- **eps** (float) - 将添加到分母中，以提高数值稳定性。必须大于0。默认值：1e-8。
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- **use_locking** (bool) - 是否对参数更新加锁保护。如果为True，则 `w` 、`m` 和 `v` 的更新将受到锁保护。如果为False，则结果不可预测。默认值：False。
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- **use_nesterov** (bool) - 是否使用Nesterov Accelerated Gradient (NAG)算法更新梯度。如果为True，使用NAG更新梯度。如果为False，则在不使用NAG的情况下更新梯度。默认值：False。
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- **weight_decay** (float) - 权重衰减（L2 penalty）。必须大于等于0。默认值：0.0。
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.. include:: mindspore.nn.optim_arg_loss_scale.rst
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输入：
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- **gradients** (tuple[Tensor])：`params`的梯度，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`的元素不是Parameter或字典。
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TypeError：`beta1`、`beta2`、`eps`或`loss_scale`不是float。
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TypeError：`weight_decay`不是float或int。
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TypeError：`use_locking`或`use_nesterov`不是bool。
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ValueError：`loss_scale`或`eps`不大于0。
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ValueError：`beta1`、`beta2`不在（0.0,1.0）范围内。
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ValueError：`weight_decay`小于0。
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支持平台：
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``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
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示例：
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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.AdamOffload(params=net.trainable_params())
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>>>
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>>> #2) 使用参数分组并设置不同的值
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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},
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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.AdamOffload(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。
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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。
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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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