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Class mindspore.nn.Adam(*args, **kwargs)
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通过Adaptive Moment Estimation (Adam)算法更新梯度。
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请参阅论文`Adam: A Method for Stochastic Optimization <https://arxiv.org/abs/1412.6980>`_。
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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`代表第一个动量矩阵`moment1`，:math:`v`代表第二个动量矩阵`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`代表更新步骤，: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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注：
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如果前向网络使用了SparseGatherV2等算子，优化器会执行稀疏运算，通过设置`target`为CPU，可在主机（host）上进行稀疏运算。
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稀疏特性在持续开发中。
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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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- params: 必填。当前组别的权重，该值必须是`Parameter`列表。
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- lr: 可选。如果键中存在"lr"，则使用对应的值作为学习率。
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如果没有，则使用优化器中配置的`learning_rate`作为学习率。
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- weight_decay: 可选。如果键中存在"weight_decay”，则使用对应的值作为权重衰减值。如果没有，则使用优化器中配置的`weight_decay`作为权重衰减值。
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- grad_centralization: 可选。如果键中存在"grad_centralization"，则使用对应的值，该值必须为布尔类型。如果没有，则认为`grad_centralization`为False。
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该参数仅适用于卷积层。
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- order_params: 可选。对应值是预期的参数更新顺序。当使用参数分组功能时，通常使用该配置项保持`parameters`的顺序以提升性能。
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如果键中存在"order_params"，则会忽略该组配置中的其他键。"order_params"中的参数必须在某一组`params`参数中。
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learning_rate (Union[float, Tensor, Iterable, LearningRateSchedule]): 默认值：1e-3。
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- float: 固定的学习率。必须大于等于零。
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- int: 固定的学习率。必须大于等于零。整数类型会被转换为浮点数。
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- Tensor: 可以是标量或一维向量。标量是固定的学习率。一维向量是动态的学习率，第i步将取向量中第i个值作为学习率。
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- Iterable: 动态的学习率。第i步将取迭代器第i个值作为学习率。
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- LearningRateSchedule: 动态的学习率。在训练过程中，优化器将使用步数（step）作为输入，调用`LearningRateSchedule`实例来计算当前学习率。
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beta1 (float): `moment1`的指数衰减率。参数范围（0.0,1.0）。
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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）。
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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。
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如果为True，则`w`、`m`和`v`的tensor更新将受到锁的保护。
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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。
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如果为True，使用NAG更新梯度。
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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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loss_scale (float): 梯度缩放系数，必须大于0。如果`loss_scale`是整数，它将被转换为浮点数。通常使用默认值，仅当训练时使用了`FixedLossScaleManager`，且`FixedLossScaleManager`的`drop_overflow_update`属性配置为False时，此值需要与`FixedLossScaleManager`中的`loss_scale`相同。有关更多详细信息，请参阅class：`mindspore.FixedLossScaleManager`。
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默认值：1.0。
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输入：
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- **gradients** (tuple[Tensor]) - `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`小于或等于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.Adam(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.Adam(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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target
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该属性用于指定在主机（host）上还是设备（device）上更新参数。输入类型为str，只能是'CPU'，'Ascend'或'GPU'。
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