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- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

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- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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- 风险提示：

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mindspore.nn.piecewise_constant_lr

mindspore.nn.piecewise_constant_lr(milestone, learning_rates)[source]

Get piecewise constant learning rate.

Calculate learning rate by given milestone and learning_rates. Let the value of milestone be $(M_{1}, M_{2}, . . ., M_{N})$ and the value of learning_rates be $(x_{1}, x_{2}, . . ., x_{N})$ . N is the length of milestone. Let the output learning rate be y.

y [i] = x_{t}, f o r i \in [M_{t - 1}, M_{t})

Parameters

milestone (Union[list[int], tuple[int]]) – A list of milestone. This list is a monotone increasing list. Every element is a milestone step, and must be greater than 0.
learning_rates (Union[list[float], tuple[float]]) – A list of learning rates.

Returns

list[float]. The size of list is $M_{N}$ .

Examples

>>> milestone = [2, 5, 10]
>>> learning_rates = [0.1, 0.05, 0.01]
>>> output = piecewise_constant_lr(milestone, learning_rates)
>>> print(output)
[0.1, 0.1, 0.05, 0.05, 0.05, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01]