forked from mindspore-Ecosystem/mindspore
add 2 api cn
This commit is contained in:
parent
db7fd7eb06
commit
cb697a9780
docs/api/api_python/mindspore
|
@ -0,0 +1,205 @@
|
|||
mindspore.Parameter
|
||||
========================
|
||||
|
||||
.. py:class:: mindspore.Parameter(default_input, *args, **kwargs)
|
||||
|
||||
通常表示网络的参数( `Parameter` 是 `Tensor` 的子类)。
|
||||
|
||||
.. note::
|
||||
在"semi_auto_parallel"和"auto_parallel"的并行模式下,如果使用 `Initializer` 模块初始化参数,参数的类型将为 `Tensor` ,:class:`mindspore.ops.AllGather`
|
||||
`Tensor` 仅保存张量的形状和类型信息,而不占用内存来保存实际数据。并行场景下存在参数的形状发生变化的情况,用户可以调用 `Parameter` 的 `init_data` 方法得到原始数据。
|
||||
如果网络中存在需要部分输入为 `Parameter` 的算子,则不允许这部分输入的 `Parameter` 进行转换。
|
||||
如果在 `Cell` 里初始化一个 `Parameter` 作为 `Cell` 的属性时,建议使用默认值None,否则 `Parameter` 的 `name` 可能与预期不一致。
|
||||
|
||||
**参数:**
|
||||
|
||||
- **default_input** (Union[Tensor, int, float, numpy.ndarray, list]):初始化参数的输入值。
|
||||
- **name** (str):参数的名称。默认值:None。
|
||||
- **requires_grad** (bool):是否需要微分求梯度。默认值:True。
|
||||
- **layerwise_parallel** (bool):在数据/混合并行模式下, `layerwise_parallel` 配置为True时,参数广播和梯度聚合时会过滤掉该参数。默认值:False。
|
||||
- **parallel_optimizer** (bool):用于在"semi_auto_parallel"或"auto_parallel"并行模式下区分参数是否进行优化器切分。仅在 `mindspore.context.set_auto_parallel_context()` 并行配置模块中设置 `enable_parallel_optimizer` 启用优化器并行时有效。默认值:True。
|
||||
|
||||
**样例:**
|
||||
|
||||
.. code-block::
|
||||
|
||||
>>> import numpy as np
|
||||
>>> from mindspore import Parameter, Tensor
|
||||
>>> import mindspore.ops as ops
|
||||
>>> import mindspore.nn as nn
|
||||
>>> import mindspore
|
||||
>>>
|
||||
>>> class Net(nn.Cell):
|
||||
... def __init__(self):
|
||||
... super(Net, self).__init__()
|
||||
... self.matmul = ops.MatMul()
|
||||
... self.weight = Parameter(Tensor(np.ones((1, 2)), mindspore.float32), name="w", requires_grad=True)
|
||||
...
|
||||
... def construct(self, x):
|
||||
... out = self.matmul(self.weight, x)
|
||||
... return out
|
||||
>>> net = Net()
|
||||
>>> x = Tensor(np.ones((2, 1)), mindspore.float32)
|
||||
>>> print(net(x))
|
||||
[[2.]]
|
||||
>>> net.weight.set_data(Tensor(np.zeros((1, 2)), mindspore.float32))
|
||||
>>> print(net(x))
|
||||
[[0.]]
|
||||
|
||||
|
||||
.. py:method:: cache_enable
|
||||
:property:
|
||||
|
||||
返回该参数是否开启缓存功能。
|
||||
|
||||
.. py:method:: cache_shape
|
||||
:property:
|
||||
|
||||
如果开启缓存,则返回对应参数的缓存形状。
|
||||
|
||||
.. py:method:: clone(init='same')
|
||||
|
||||
克隆参数。
|
||||
|
||||
**参数:**
|
||||
|
||||
- **init** (Union[Tensor, str, numbers.Number]):初始化参数的形状和数据类型。如果 `init` 是 `Tensor` 或 `numbers.Number` ,则克隆一个具有相同数值、形状和数据类型的新参数。 如果 `init` 是 `str` ,则 `init` 将继承 `Initializer` 模块中对应的同名的类。例如,如果 `init` 是'same',则克隆一个具有相同数据、形状和数据类型的新参数。默认值:'same'。
|
||||
|
||||
**返回:**
|
||||
|
||||
`Parameter` ,返回克隆的新参数。
|
||||
|
||||
|
||||
.. py:method:: comm_fusion
|
||||
|
||||
获取和设置与此参数对应的通信算子的融合类型(int)。
|
||||
|
||||
在"auto_parallel"和"semi_auto_parallel"模式下,一些用于参数或梯度聚合的通信算子将自动插入,此属性表示当前参数对应通信算子的融合类型。 `comm_fusion` 的值必须大于等于0。当 `comm_fusion` 的值为0时,算子不融合。
|
||||
|
||||
仅在Ascend环境的图模式下使用。
|
||||
|
||||
|
||||
.. py:method:: data
|
||||
:property:
|
||||
|
||||
返回参数对象。
|
||||
|
||||
.. py:method:: init_data(layout=None, set_sliced=False)
|
||||
|
||||
初始化参数的数据。
|
||||
|
||||
**参数:**
|
||||
|
||||
- **layout** (Union[None, tuple(list(int))]):参数切片。
|
||||
|
||||
- **layout** [dev_mat, tensor_map, slice_shape]:默认值:None。
|
||||
|
||||
- **dev_mat** (list(int)):设备矩阵。
|
||||
- **tensor_map** (list(int)):张量映射。
|
||||
- **slice_shape** (list(int)):切片形状。
|
||||
|
||||
- **set_sliced** (bool):参数初始化时被设定为分片,则为True。默认值:False。
|
||||
|
||||
**异常:**
|
||||
|
||||
**RuntimeError:** 参数使用 `Initializer` 模块进行初始化,初始化后并行模式发生更改。
|
||||
|
||||
**ValueError:** `layout` 长度小于3。
|
||||
|
||||
**TypeError:** `layout` 不是元组。
|
||||
|
||||
**返回:**
|
||||
|
||||
初始化数据后的 `Parameter` 。如果当前 `Parameter` 已初始化,则更新 `Parameter` 数据。
|
||||
|
||||
|
||||
.. py:method:: is_init
|
||||
:property:
|
||||
|
||||
获取参数的初始化状态。
|
||||
|
||||
此属性仅在GE(Graph Engine)中有效,在其他后端将设为False。
|
||||
|
||||
|
||||
.. py:method:: layerwise_parallel
|
||||
:property:
|
||||
|
||||
在"data_parallel"或"hybrid_parallel"并行模式下,如果"layerwise_parallel"为True,参数广播和梯度聚合将不会应用到参数。
|
||||
|
||||
|
||||
.. py:method:: name
|
||||
:property:
|
||||
|
||||
获取参数的名称。
|
||||
|
||||
.. py:method:: parallel_optimizer
|
||||
:property:
|
||||
|
||||
用于在"semi_auto_parallel"或"auto_parallel"并行模式下区分参数是否进行优化器切分。仅在 `mindspore.context.set_auto_parallel_context()` 并行配置模块中设置 `enable_parallel_optimizer` 启用优化器并行时有效。默认值:True。
|
||||
|
||||
|
||||
.. py:method:: parallel_optimizer_comm_recompute
|
||||
:property:
|
||||
|
||||
在优化器并行场景下,是否重新计算与此参数对应的通信算子。
|
||||
|
||||
在"auto_parallel"和"semi_auto_parallel"模式下使用优化器并行时,若参数被切分分布在不同卡上,框架会自动插入 :class:`mindspore.ops.AllGather` 通信算子用于参数汇聚。该接口用于控制 :class:`mindspore.ops.AllGather` 算子的二次计算属性。
|
||||
|
||||
.. note::
|
||||
|
||||
仅支持Ascend下的Graph模式。
|
||||
|
||||
优化器并行场景下生成的 :class:`mindspore.ops.AllGather` 算子,建议使用 `cell.recompute(parallel_optimizer_comm_recompute=True/False)` 接口配置,不推荐直接使用本接口。
|
||||
|
||||
|
||||
.. py:method:: requires_grad
|
||||
:property:
|
||||
|
||||
表示该参数是否需要求梯度进行更新。
|
||||
|
||||
.. py:method:: set_data(data, slice_shape=False)
|
||||
|
||||
设置参数数据。
|
||||
|
||||
**参数:**
|
||||
|
||||
- **data** (Union[Tensor, int, float]):新数据。
|
||||
- **slice_shape** (bool):如果`slice_shape`设为True,则不检查 `data` 和当前参数shape的一致性。默认值:False。
|
||||
|
||||
**返回:**
|
||||
|
||||
完成数据设置的新参数。
|
||||
|
||||
|
||||
.. py:method:: set_param_fl(push_to_server=False, pull_from_server=False, requires_aggr=True)
|
||||
|
||||
设置参数和服务器的交互方式。
|
||||
|
||||
**参数:**
|
||||
|
||||
- **push_to_server** (bool):表示是否将参数推送到服务器。默认值:False。
|
||||
- **pull_from_server** (bool):表示是否应从服务器中拉取参数。默认值:False。
|
||||
- **requires_aggr** (bool):表示是否应在服务器中聚合参数。默认值:True。
|
||||
|
||||
|
||||
.. py:method:: set_param_ps(init_in_server=False)
|
||||
|
||||
在Parameter Server模式下,表示训练参数是否在Server端初始化,以及是否由Server更新。
|
||||
|
||||
.. note:: 仅在Parameter Server模式下有效。
|
||||
|
||||
**参数:**
|
||||
|
||||
- **init_in_server** (bool):表示训练参数初始化位置是否为Server端,以及是否通过Server进行更新。默认值:False。
|
||||
|
||||
|
||||
.. py:method:: sliced
|
||||
:property:
|
||||
|
||||
获取参数的切片状态。
|
||||
|
||||
|
||||
.. py:method:: unique
|
||||
:property:
|
||||
|
||||
表示参数是否唯一。
|
|
@ -0,0 +1,26 @@
|
|||
mindspore.ParameterTuple
|
||||
========================
|
||||
|
||||
.. py:class:: mindspore.ParameterTuple(iterable)
|
||||
|
||||
参数元组的类。
|
||||
|
||||
.. note::该类把网络参数存储到参数元组集合中。
|
||||
|
||||
|
||||
.. py:method:: clone(prefix, init='same')
|
||||
|
||||
按元素克隆 `ParameterTuple` 中的数值,以生成新的 `ParameterTuple` 。
|
||||
|
||||
**参数:**
|
||||
|
||||
- **prefix** (str):参数的命名空间。
|
||||
- **init** (Union[Tensor, str, numbers.Number]):初始化参数的shape和dtype。 `init` 的定义与 `Parameter` API中的定义相同。默认值:'same'。
|
||||
|
||||
**异常:**
|
||||
|
||||
RuntimeError:参数名称不以“embedding_table”结尾。
|
||||
|
||||
**返回:**
|
||||
|
||||
新的参数元组。
|
Loading…
Reference in New Issue