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- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

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mindspore.nn.exponential_decay_lr

mindspore.nn.exponential_decay_lr(learning_rate, decay_rate, total_step, step_per_epoch, decay_epoch, is_stair=False)

Calculates learning rate base on exponential decay function.

For the i-th step, the formula of computing decayed_learning_rate[i] is:

$$decayed\mathrm{\_}learning\mathrm{\_}rate[i]=learning\mathrm{\_}rate\ast decay\mathrm{\_}rat{e}^{\frac{current\mathrm{\_}epoch}{decay\mathrm{\_}epoch}}$$

Where $current\mathrm{\_}epoch=floor(\frac{i}{step\mathrm{\_}per\mathrm{\_}epoch})$.

Parameters

• learning_rate (float) – The initial value of learning rate.

• decay_rate (float) – The decay rate.

• total_step (int) – The total number of steps.

• step_per_epoch (int) – The number of steps in per epoch.

• decay_epoch (int) – A value used to calculate decayed learning rate.

• is_stair (bool) – If true, learning rate is decayed once every decay_epoch times. Default: False.

Returns

list[float]. The size of list is total_step.

Examples

>>> learning_rate = 0.1
>>> decay_rate = 0.9
>>> total_step = 6
>>> step_per_epoch = 2
>>> decay_epoch = 1
>>> output = exponential_decay_lr(learning_rate, decay_rate, total_step, step_per_epoch, decay_epoch)
>>> print(output)
[0.1, 0.1, 0.09000000000000001, 0.09000000000000001, 0.08100000000000002, 0.08100000000000002]