mindspore.nn.natural_exp_decay_lr

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mindspore.nn.natural_exp_decay_lr(learning_rate, decay_rate, total_step, step_per_epoch, decay_epoch, is_stair=False)[源代码]

基于自然指数衰减函数计算学习率。每个step的学习率将会被存放在一个列表中。

对于第i步,计算decayed_learning_rate[i]的公式为:

\[decayed\_learning\_rate[i] = learning\_rate * e^{-decay\_rate * current\_epoch}\]

其中 \(current\_epoch=floor(\frac{i}{step\_per\_epoch})\)

参数:
  • learning_rate (float) - 学习率的初始值。

  • decay_rate (float) - 衰减率。

  • total_step (int) - step总数。

  • step_per_epoch (int) - 每个epoch的step数。

  • decay_epoch (int) - 进行衰减的epoch数。

  • is_stair (bool) - 如果为 True ,则学习率每 decay_epoch 次衰减一次。默认值: False

返回:

list[float]。total_step 表示列表的大小。

异常:
  • TypeError - total_stepstep_per_epochdecay_epoch 不是int。

  • TypeError - is_stair 不是bool。

  • TypeError - learning_ratedecay_rate 不是float。

  • ValueError - learning_ratedecay_rate 小于等于0。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> import mindspore.nn as nn
>>>
>>> learning_rate = 0.1
>>> decay_rate = 0.9
>>> total_step = 6
>>> step_per_epoch = 2
>>> decay_epoch = 2
>>> lr = nn.natural_exp_decay_lr(learning_rate, decay_rate, total_step, step_per_epoch, decay_epoch, True)
>>> net = nn.Dense(2, 3)
>>> optim = nn.SGD(net.trainable_params(), learning_rate=lr)