2021-11-30 15:50:30 +08:00
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mindspore.nn.WarmUpLR
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.. py:class:: mindspore.nn.WarmUpLR(learning_rate, warmup_steps)
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2022-02-11 10:30:32 +08:00
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预热学习率。
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2021-11-30 15:50:30 +08:00
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2022-01-05 17:07:51 +08:00
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对于当前step,计算学习率的公式为:
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2021-11-30 15:50:30 +08:00
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.. math::
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2022-01-05 17:07:51 +08:00
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warmup\_learning\_rate = learning\_rate * tmp\_step / warmup\_steps
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2021-11-30 15:50:30 +08:00
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其中,
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2022-02-14 10:42:17 +08:00
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.. math::
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2021-11-30 15:50:30 +08:00
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tmp\_step=min(current\_step, warmup\_steps)
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2022-07-25 16:47:23 +08:00
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参数:
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2022-09-01 17:02:07 +08:00
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- **learning_rate** (float) - 学习率的初始值。
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- **warmup_steps** (int) - 学习率warmup的step数。
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2021-12-04 20:36:47 +08:00
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2022-07-25 16:47:23 +08:00
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输入:
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- **global_step** (Tensor) - 当前step数,即current_step。
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2021-11-30 15:50:30 +08:00
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2022-07-25 16:47:23 +08:00
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输出:
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标量Tensor。当前step的学习率值。
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2021-11-30 15:50:30 +08:00
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2022-07-25 16:47:23 +08:00
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异常:
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- **TypeError** - `learning_rate` 不是float。
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- **TypeError** - `warmup_steps` 不是int。
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- **ValueError** - `warmup_steps` 小于1。
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- **ValueError** - `learning_rate` 小于或等于0。
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