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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。

易用性

- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 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。

正确性

- 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：

- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

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mindspore.nn.warmup_lr

mindspore.nn.warmup_lr(learning_rate, total_step, step_per_epoch, warmup_epoch)

Gets learning rate warming up.

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

$$warmup\mathrm{\_}learning\mathrm{\_}rate[i]=learning\mathrm{\_}rate\ast tmp\mathrm{\_}epoch/tmp\mathrm{\_}warmup\mathrm{\_}epoch$$

Where $tmp\mathrm{\_}epoch=min(current\mathrm{\_}epoch,warmup\mathrm{\_}epoch),current\mathrm{\_}epoch=floor(\frac{i}{step\mathrm{\_}per\mathrm{\_}epoch})$

Parameters

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

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

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

• warmup_epoch (int) – A value that determines the epochs of the learning rate is warmed up.

Returns

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

Examples

>>> 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]