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- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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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.WarmUpLR

class mindspore.nn.WarmUpLR(learning_rate, warmup_steps)

预热学习率。

对于当前step，计算学习率的公式为：

$$warmup\mathrm{\_}learning\mathrm{\_}rate=learning\mathrm{\_}rate\ast tmp\mathrm{\_}step/warmup\mathrm{\_}steps$$

其中，

$$tmp\mathrm{\_}step=min(current\mathrm{\_}step,warmup\mathrm{\_}steps)$$

参数：

• learning_rate (float) - 学习率的初始值， learning_rate 的值必须大于0。

• warmup_steps (int) - 学习率warmup的step数， warmup_steps 的值必须大于或等于1。

输入：

• global_step (Tensor) - 当前step数，即current_step。shape为 $()$。

输出：

标量Tensor。当前step的学习率值，shape为 $()$。

异常：

• TypeError - learning_rate 不是float。

• TypeError - warmup_steps 不是int。

• ValueError - warmup_steps 小于1。

• ValueError - learning_rate 小于或等于0。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, nn
>>>
>>> learning_rate = 0.1
>>> warmup_steps = 2
>>> global_step = Tensor(2, mindspore.int32)
>>> warmup_lr = nn.WarmUpLR(learning_rate, warmup_steps)
>>> lr = warmup_lr(global_step)
>>> net = nn.Dense(2, 3)
>>> optim = nn.SGD(net.trainable_params(), learning_rate=lr)