mindspore.experimental.optim.lr_scheduler.ExponentialLR

class mindspore.experimental.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch=- 1)

每个epoch呈指数衰减的学习率，即乘以 gamma 。注意，这种衰减可能与外部对于学习率的改变同时发生。

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。

• gamma (float) - 学习率衰减的乘法因子。

• last_epoch (int，可选) - 最后一个epoch的索引。默认值： -1。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> from mindspore import nn
>>> from mindspore.experimental import optim
>>> class Net(nn.Cell):
...     def __init__(self):
...         super(Net, self).__init__()
...         self.fc = nn.Dense(16 * 5 * 5, 120)
...     def construct(self, x):
...         return self.fc(x)
>>> net = Net()
>>> optimizer = optim.Adam(net.trainable_params(), 0.01)
>>> scheduler = optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.5)
>>> for i in range(3):
...     scheduler.step()
...     current_lr = scheduler.get_last_lr()
...     print(current_lr)
[Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.005)]
[Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.0025)]
[Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.00125)]