mindspore.nn.InverseDecayLR ============================= .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.InverseDecayLR.rst :alt: 查看源文件 .. py:class:: mindspore.nn.InverseDecayLR(learning_rate, decay_rate, decay_steps, is_stair=False) 基于逆时衰减函数计算学习率。 对于当前step,计算学习率的公式为: .. math:: decayed\_learning\_rate = learning\_rate / (1 + decay\_rate * p) 其中, .. math:: p = \frac{current\_step}{decay\_steps} 如果 `is_stair` 为True,则公式为: .. math:: p = floor(\frac{current\_step}{decay\_steps}) 参数: - **learning_rate** (float) - 学习率的初始值。 - **decay_rate** (float) - 衰减率。 - **decay_steps** (int) - 进行衰减的step数。 - **is_stair** (bool) - 如果为True,则学习率每 `decay_steps` 次衰减一次。默认值: ``False`` 。 输入: - **global_step** (Tensor) - 当前step数,即current_step。 输出: 标量Tensor。当前step的学习率值,shape为 :math:`()`。 异常: - **TypeError** - `learning_rate` 或 `decay_rate` 不是float。 - **TypeError** - `decay_steps` 不是int或 `is_stair` 不是bool。 - **ValueError** - `decay_steps` 小于1。 - **ValueError** - `learning_rate` 或 `decay_rate` 小于或等于0。