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

    基于指数衰减函数计算学习率。每个step的学习率将会被存放在一个列表中。

    对于第i步，计算decayed_learning_rate[i]的公式为：

    .. math::
        decayed\_learning\_rate[i] = learning\_rate * decay\_rate^{\frac{current\_epoch}{decay\_epoch}}

    其中 :math:`current\_epoch=floor(\frac{i}{step\_per\_epoch})`。

    **参数：**

    - **learning_rate** (float) - 学习率的初始值。
    - **decay_rate** (float) - 衰减率。
    - **total_step** (int) - step总数。
    - **step_per_epoch** (int) - 每个 epoch的step数。
    - **decay_epoch** (int) - 进行衰减的epoch数。
    - **is_stair** (bool) - 如果为True，则学习率每 `decay_epoch` 次衰减一次。默认值：False。

    **返回：**

    list[float]。列表的大小为 `total_step`。

    **异常：**

    - **TypeError** - `total_step` 或 `step_per_epoch` 或 `decay_epoch` 不是int。
    - **TypeError** - `is_stair` 不是bool。
    - **TypeError** - `learning_rate` 或 `decay_rate` 不是float。
    - **ValueError** - `learning_rate` 或 `decay_rate` 小于等于0。