mindelec.common.LearningRate

class mindelec.common.LearningRate(learning_rate, end_learning_rate, warmup_steps, decay_steps, power)

构建学习率，包括预热学习率和衰减学习率。热身步骤大于0时，返回预热学习率，否则返回衰减学习率。

参数：

• learning_rate (float) - 基本学习速率，正数。

• end_learning_rate (float) - 结束学习速率，非负数。

• warmup_steps (int) - 热身步骤，非负数。

• decay_steps (int) - 衰变步数，用于计算衰变学习率，正数。

• power (float) - 衰变次方，用于计算衰减学习率，正数。

输入：

• global_step (Tensor) - 具有 \(()\) 形状的当前步骤数。

返回：

Tensor。具有 \(()\) 形状的当前步骤的学习速率值。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> from mindelec.common import LearningRate
>>> from mindspore.common.tensor import Tensor
>>> from mindspore.common import dtype as mstype
>>> lr = LearningRate(0.1, 0.001, 0, 10, 0.5)
>>> print(lr(Tensor(1000, mstype.int32)))
0.001