mindspore.nn.WarmUpLR
- class mindspore.nn.WarmUpLR(learning_rate, warmup_steps)[源代码]
预热学习率。
对于当前step,计算学习率的公式为:
\[warmup\_learning\_rate = learning\_rate * tmp\_step / warmup\_steps\]其中,
\[tmp\_step= \min(current\_step, warmup\_steps)\]- 参数:
learning_rate (float) - 学习率的初始值。
warmup_steps (int) - 学习率warmup的step数。
- 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)