torch_npu.optim.NpuFusedAdamP

torch_npu.optim.NpuFusedAdamP(params, lr=1e-3, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8, weight_decay=0, delta=0.1, wd_ratio=0.1, nesterov=False)

通过张量融合实现的AdamP算法。

• 参数解释：
  • params：模型参数或模型参数组
  • lr：学习率（默认值：1e-3）
  • betas： 用于计算梯度及其平方的运行平均值的系数（默认值：（0.9，0.999））
  • eps：分母防除0项，提高数值稳定性 （默认值：1e-8）
  • weight_decay：权重衰减（默认值：0）
  • delta：余弦相似度阈值（默认值：0.1）
  • wd_ratio：权重衰减动态调整速率（默认值：0.1）
  • nesterov：使用nesterov动量（默认值：False）
• 约束条件：

  无

• 示例：

  opt = torch_npu.optim.NpuFusedAdamP(model.parameters(), lr=0.1, weight_decay=0.1, wd_ratio=0.01)