LambdaDecay

class paddle.fluid.dygraph.LambdaDecay ( learning_rate, lr_lambda ) [源代码]

该API提供 lambda函数 设置学习率的功能。 lr_lambda 为一个lambda函数，其通过 epoch 计算出一个因子，该因子会乘以初始学习率。

算法可以描述为：

  1. learning_rate = 0.5        # init learning_rate
  2. lr_lambda = lambda epoch: 0.95 ** epoch
  4. learning_rate = 0.5        # epoch 0
  5. learning_rate = 0.475      # epoch 1
  6. learning_rate = 0.45125    # epoch 2

参数：

  • learning_rate (float|int) - 初始化的学习率。可以是Python的float或int。

  • lr_lambda (function) - lr_lambda 为一个lambda函数，其通过 epoch 计算出一个因子，该因子会乘以初始学习率。

返回： 无

代码示例：

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. import numpy as np
  3. with fluid.dygraph.guard():
  4.     x = np.random.uniform(-1, 1, [10, 10]).astype("float32")
  5.     linear = fluid.dygraph.Linear(10, 10)
  6.     input = fluid.dygraph.to_variable(x)
  7.     scheduler = fluid.dygraph.LambdaDecay(0.5, lr_lambda=lambda x: 0.95**x)
  8.     adam = fluid.optimizer.Adam(learning_rate = scheduler, parameter_list = linear.parameters())
  9.     for epoch in range(6):
  10.         for batch_id in range(5):
  11.             out = linear(input)
  12.             loss = fluid.layers.reduce_mean(out)
  13.             adam.minimize(loss)
  14.         scheduler.epoch()
  15.         print("epoch:%d, current lr is %f" .format(epoch, adam.current_step_lr()))
  16.         # epoch:0, current lr is 0.5
  17.         # epoch:1, current lr is 0.475
  18.         # epoch:2, current lr is 0.45125

epoch ( epoch=None )

通过当前的 epoch 调整学习率，调整后的学习率将会在下一次调用 optimizer.minimize 时生效。

参数：

  • epoch (int|float，可选) - 类型：int或float。指定当前的epoch数。默认：无，此时将会自动累计epoch数。

返回：

无

代码示例:

参照上述示例代码。