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：

         learning_rate = 0.5        # init learning_rate
lr_lambda = lambda epoch: 0.95 ** epoch

learning_rate = 0.5        # epoch 0
learning_rate = 0.475      # epoch 1
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¶

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

           

方法¶

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。