NPUDistributedOptimizer构造函数
功能说明
NPUDistributedOptimizer类的构造函数，用于包装用户提供的单机训练优化器，构造NPU分布式训练优化器。
支持单机单卡、单机多卡、多机多卡等组网形式下，各个Device之间计算梯度后执行梯度聚合操作。
函数原型
def __init__(self, optimizer,is_weight_update_sharding=False,name=None)
参数说明
参数名 |
输入/输出 |
描述 |
|---|---|---|
optimizer |
输入 |
用于梯度计算和更新权重的单机版训练优化器。 |
is_weight_update_sharding |
输入 |
bert网络分布式训练场景下，可以通过该参数，对weight/grad数据根据大小进行分组，每个device上仅更新对应分组的数据，缩短梯度更新阶段的计算时间，最终在save阶段再将各自的数据broadcast到其他所有节点。 通过这个方法可缩短梯度更新时间、减少内存占用。 |
name |
输入 |
优化器名称。 |
返回值
返回NPUDistributedOptimizer类对象。
调用示例
用户定义单机版优化器后，再使用该优化器包装，举例如下：
1 2 3 4 5 | import tensorflow as tf from npu_bridge.npu_init import * optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate) optimizer = NPUDistributedOptimizer(optimizer) |
