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mindspore.nn.PolynomialDecayLR
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.. py:class:: mindspore.nn.PolynomialDecayLR(learning_rate, end_learning_rate, decay_steps, power, update_decay_steps=False)
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基于多项式衰减函数计算学习率。
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对于当前step，计算decayed_learning_rate[current_step]的公式为：
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.. math::
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decayed\_learning\_rate[current\_step] = &(learning\_rate - end\_learning\_rate) *\\
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&(1 - tmp\_step / tmp\_decay\_steps)^{power}\\
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&+ end\_learning\_rate
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其中，
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.. math::
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tmp\_step=min(current\_step, decay\_steps)
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如果 `update_decay_steps` 为true，则每 `decay_steps` 更新 `tmp_decay_step` 的值。公式为：
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.. math::
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tmp\_decay\_steps = decay\_steps * ceil(current\_step / decay\_steps)
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**参数：**
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- **learning_rate** (float) - 学习率的初始值。
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- **end_learning_rate** (float) - 学习率的最终值。
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- **decay_steps** (int) - 用于计算衰减学习率的值。
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- **power** (float) - 用于计算衰减学习率的值。该参数必须大于0。
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- **update_decay_steps** (bool) - 如果为True，则学习率每 `decay_steps` 次衰减一次。默认值：False。
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**输入：**
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- **global_step** （Tensor）：当前step数。
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**输出：**
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Tensor。当前step的学习率值, shape为 :math:`()`。
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**异常：**
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- **TypeError** - `learning_rate`, `end_learning_rate` 或 `power` 不是float。
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- **TypeError** - `decay_steps` 不是int或 `update_decay_steps` 不是bool。
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- **ValueError** - `end_learning_rate` 小于0或 `decay_steps` 小于1。
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- **ValueError** - `learning_rate` 或 `power` 小于或等于0。
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**支持平台：**
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``Ascend`` ``GPU``
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**样例：**
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>>> import mindspore
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>>> from mindspore import Tensor, nn
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>>>
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>>> learning_rate = 0.1
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>>> end_learning_rate = 0.01
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>>> decay_steps = 4
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>>> power = 0.5
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>>> global_step = Tensor(2, mindspore.int32)
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>>> polynomial_decay_lr = nn.PolynomialDecayLR(learning_rate, end_learning_rate, decay_steps, power)
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>>> result = polynomial_decay_lr(global_step)
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>>> print(result)
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0.07363961
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