mindspore.experimental.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts
- class mindspore.experimental.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0, T_mult=1, eta_min=0, last_epoch=- 1)[源代码]
使用余弦退火热重启对优化器参数组的学习率进行改变。下述公式中， \(\eta_{max}\) 为初始学习率，\(\eta_{min}\) 为学习率变化的最小值，\(\eta_{t}\) 为当前学习率，\(T_{0}\) 为初始周期，\(T_{i}\) 为当前周期，即SGDR两次热重启之间的迭代数，\(T_{cur}\) 为当前周期内的迭代数。
\[\eta_t = \eta_{min} + \frac{1}{2}(\eta_{max} - \eta_{min})\left(1 + \cos\left(\frac{T_{cur}}{T_{i}}\pi\right)\right)\]当 \(T_{cur}=T_{i}\) 时，\(\eta_t = \eta_{min}\)，热重启后 \(T_{cur}=0\) 时，设置 \(\eta_t=\eta_{max}\)。
详情请查看 SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts。
警告
这是一个实验性的动态学习率接口，需要和 mindspore.experimental.optim 下的接口配合使用。
- 参数：
optimizer (
mindspore.experimental.optim.Optimizer) - 优化器实例。T_0 (int) - 余弦函数的初始周期数。
T_mult (int, 可选) - 迭代中对 \(T_{i}\) 进行增长的乘法系数。默认值：
1。eta_min (Union(float, int), 可选) - 学习率的最小值。默认值：
0。last_epoch (int，可选) - 当前scheduler的 step() 方法的执行次数。默认值：
-1。
- 异常：
ValueError - T_0 小于等于0或不是int类型。
ValueError - T_mult 小于等于1或不是int类型。
ValueError - eta_min 不是int或float类型。
- 支持平台：
AscendGPUCPU
样例：
>>> from mindspore.experimental import optim >>> from mindspore import nn >>> net = nn.Dense(3, 2) >>> optimizer = optim.SGD(net.trainable_params(), lr=0.1, momentum=0.9) >>> scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, 2) >>> iters = 3 >>> for epoch in range(2): ... for i in range(iters): ... scheduler.step(epoch + i / iters) ... current_lr = scheduler.get_last_lr() ... print(current_lr) [Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.1)] [Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.0933013)] [Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.075)] [Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.05)] [Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.025)] [Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.00669873)]