文档反馈

问题文档片段

问题文档片段包含公式时，显示为空格。

提交类型

issue

有点复杂...

找人问问吧。

请选择提交类型

问题类型

规范和低错类

- 规范和低错类：

- 错别字或拼写错误，标点符号使用错误、公式错误或显示异常。

- 链接错误、空单元格、格式错误。

- 英文中包含中文字符。

- 界面和描述不一致，但不影响操作。

- 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。

风险提示

- 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。

内容合规

- 内容合规：

- 违反法律法规，涉及政治、领土主权等敏感词。

- 内容侵权。

请选择问题类型

问题描述

点击输入详细问题描述，以帮助我们快速定位问题。

提交

文档反馈

mindspore.nn.polynomial_decay_lr

mindspore.nn.polynomial_decay_lr(learning_rate, end_learning_rate, total_step, step_per_epoch, decay_epoch, power, update_decay_epoch=False)

基于多项式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：

$$decayed\mathrm{\_}learning\mathrm{\_}rate[i]=(learning\mathrm{\_}rate-end\mathrm{\_}learning\mathrm{\_}rate)\ast (1-tmp\mathrm{\_}epoch/tmp\mathrm{\_}decay\mathrm{\_}epoch{)}^{power}+end\mathrm{\_}learning\mathrm{\_}rate$$

其中，

$$tmp\mathrm{\_}epoch=min(current\mathrm{\_}epoch,decay\mathrm{\_}epoch)$$

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

$$tmp\mathrm{\_}decay\mathrm{\_}epoch=decay\mathrm{\_}epoch$$

如果 update_decay_epoch 为True，则每个epoch更新 tmp_decay_epoch 的值。公式为：

$$tmp\mathrm{\_}decay\mathrm{\_}epoch=decay\mathrm{\_}epoch\ast ceil(current\mathrm{\_}epoch/decay\mathrm{\_}epoch)$$

参数：

• learning_rate (float) - 学习率的初始值。

• end_learning_rate (float) - 学习率的最终值。

• 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。

• power (float) - 多项式的幂，必须大于0。

• update_decay_epoch (bool) - 如果为True，则更新 decay_epoch 。默认值：False。

返回：

list[float]。列表的大小为 total_step。

异常：

• TypeError - learning_rate 或 end_learning_rate 或 power 不是float。

• TypeError - total_step 或 step_per_epoch 或 decay_epoch 不是int。

• TypeError - update_decay_epoch 不是bool。

• ValueError - learning_rate 或 power 小于等于0。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.nn as nn
>>>
>>> learning_rate = 0.1
>>> end_learning_rate = 0.01
>>> total_step = 6
>>> step_per_epoch = 2
>>> decay_epoch = 2
>>> power = 0.5
>>> r = nn.polynomial_decay_lr(learning_rate, end_learning_rate, total_step, step_per_epoch, decay_epoch, power)
>>> print(r)
[0.1, 0.1, 0.07363961030678928, 0.07363961030678928, 0.01, 0.01]