WeightNormParamAttr¶

class paddle.static. WeightNormParamAttr ( dim=None, name=None, initializer=None, learning_rate=1.0, regularizer=None, trainable=True, do_model_average=False, need_clip=True ) [源代码] ¶

api_attr

声明式编程模式（静态图)

该类定义了权重归一化(Weight Normalization)的参数。权重归一化可以将神经网络中权重向量的长度与其方向解耦，详细的定义与实现可以参考论文：Weight Normalization: A Simple Reparameterization to Accelerate Training of Deep Neural Networks

参数:

• dim (int，可选) - 进行归一化操作(norm)的切片所在维度，是小于权重Tensor rank的非负数。比如卷积的权重shape是 \([cout, cin, kh, kw]\) , rank是4，则dim可以选0,1,2,3；fc的权重shape是 \([cout, cin]\) ，rank是2，dim可以选0，1。 dim 默认为None，如果为None就对所有元素做归一化(norm)。

• name (None|str，可选) - 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 Name ，默认为None。

• initializer （Initializer，可选) - 初始化参数方法，例如 initializer = fluid.nn.initializer.Constant(1.0) 。默认为None，如果为None则使用默认初始化函数 Xavier() 。

• learning_rate (float32，可选) - 学习率，优化过程 \(global\_lr∗parameter\_lr∗scheduler\_factor\) 的学习速率，默认为1.0。

• regularizer (WeightDecayRegularizer，可选) - 正则化方法。支持两种正则化策略: L1Decay 、 L2Decay ，如果在 optimizer (例如 SGD ) 中也 设置了正则化，optimizer 中的正则化将被忽略。默认值为None，表示没有正则化。

• trainable (bool) - 可选，指明参数是否可训练，默认为True。

• do_model_average (bool) - 可选，指明参数是否需要模型平均化操作(Model Average)，默认为False。

• need_clip (bool) - 可选，指明参数梯度是否需要在优化器中进行clip，默认为True。

代码示例

import paddle

paddle.enable_static()

data = paddle.static.data(name="data", shape=[3, 32, 32], dtype="float32")

fc = paddle.static.nn.fc(x=data,
                         size=1000,
                         weight_attr=paddle.static.WeightNormParamAttr(
                             dim=None,
                             name='weight_norm_param',
                             initializer=paddle.nn.initializer.Constant(1.0),
                             learning_rate=1.0,
                             regularizer=paddle.regularizer.L2Decay(0.1),
                             trainable=True,
                             do_model_average=False,
                             need_clip=True))