mindspore/docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.warmup_lr.rst

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2021-12-04 15:18:50 +08:00
mindspore.nn.warmup_lr
=======================
.. py:function:: mindspore.nn.warmup_lr(learning_rate, total_step, step_per_epoch, warmup_epoch)
预热学习率。
对于第i步计算warmup_learning_rate[i]的公式为:
.. math::
warmup\_learning\_rate[i] = learning\_rate * tmp\_epoch / warmup\_epoch
其中 :math:`tmp\_epoch=min(current\_epoch, warmup\_epoch),\ current\_epoch=floor(\frac{i}{step\_per\_epoch})`
**参数:**
2021-12-04 20:36:47 +08:00
- **learning_rate** (float) - 学习率的初始值。
- **total_step** (int) - step总数。
- **step_per_epoch** (int) - 每个epoch的step数。
- **warmup_epoch** (int) - 预热学习率的epoch数。
2021-12-04 15:18:50 +08:00
**返回:**
2021-12-04 20:36:47 +08:00
list[float]。 `total_step` 表示列表的大小。
2021-12-04 15:18:50 +08:00
**样例:**
>>> learning_rate = 0.1
>>> total_step = 6
>>> step_per_epoch = 2
>>> warmup_epoch = 2
>>> output = warmup_lr(learning_rate, total_step, step_per_epoch, warmup_epoch)
>>> print(output)
[0.0, 0.0, 0.05, 0.05, 0.1, 0.1]