mindspore.nn.cosine_decay_lr ============================== .. py:function:: mindspore.nn.cosine_decay_lr(min_lr, max_lr, total_step, step_per_epoch, decay_epoch) 基于余弦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: .. math:: decayed\_learning\_rate[i] = min\_lr + 0.5 * (max\_lr - min\_lr) * (1 + cos(\frac{current\_epoch}{decay\_epoch}\pi)) 其中 :math:`current\_epoch=floor(\frac{i}{step\_per\_epoch})`。 **参数:** - **min_lr** (float) - 学习率的最小值。 - **max_lr** (float) - 学习率的最大值。 - **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。 **返回:** list[float]。列表大小为 `total_step`。 **异常:** - **TypeError** - `min_lr` 或 `max_lr` 不是float。 - **TypeError** - `total_step` 或 `step_per_epoch` 或 `decay_epoch` 不是int。 - **ValueError** - `max_lr` 不大于0或 `min_lr` 小于0。 - **ValueError** - `total_step` 或 `step_per_epoch` 或 `decay_epoch` 小于0。 - **ValueError** - `max_lr` 大于或等于 `min_lr`。