NoamDecay

class paddle.optimizer.lr. NoamDecay ( d_model, warmup_steps, learning_rate=1.0, last_epoch=- 1, verbose=False ) [源代码]

该接口提供 Noam 衰减学习率的策略。

Noam 衰减的计算方式如下:

\[new\_learning\_rate = learning\_rate * d_{model}^{-0.5} * min(epoch^{-0.5}, epoch * warmup\_steps^{-1.5})\]

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参数

  • d$_{model}$ (int) - 模型的输入、输出向量特征维度,为超参数。数据类型为 Python int。

  • warmup_steps (int) - 预热步数,为超参数。数据类型为 Python int。

  • learning_rate (float) - 初始学习率,数据类型为 Python float。默认值为 1.0。

  • last_epoch (int,可选) - 上一轮的轮数,重启训练时设置为上一轮的 epoch 数。默认值为 -1,则为初始学习率。

  • verbose (bool,可选) - 如果是 True,则在每一轮更新时在标准输出 stdout 输出一条信息。默认值为 False

返回

用于调整学习率的 NoamDecay 实例对象。

代码示例

import paddle
import numpy as np

# train on default dynamic graph mode
linear = paddle.nn.Linear(10, 10)
scheduler = paddle.optimizer.lr.NoamDecay(d_model=0.01, warmup_steps=100, verbose=True)
sgd = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=scheduler, parameters=linear.parameters())
for epoch in range(20):
    for batch_id in range(5):
        x = paddle.uniform([10, 10])
        out = linear(x)
        loss = paddle.mean(out)
        loss.backward()
        sgd.step()
        sgd.clear_gradients()
        scheduler.step()    # If you update learning rate each step
  # scheduler.step()        # If you update learning rate each epoch

# train on static graph mode
paddle.enable_static()
main_prog = paddle.static.Program()
start_prog = paddle.static.Program()
with paddle.static.program_guard(main_prog, start_prog):
    x = paddle.static.data(name='x', shape=[None, 4, 5])
    y = paddle.static.data(name='y', shape=[None, 4, 5])
    z = paddle.static.nn.fc(x, 100)
    loss = paddle.mean(z)
    scheduler = paddle.optimizer.lr.NoamDecay(d_model=0.01, warmup_steps=100, verbose=True)
    sgd = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=scheduler)
    sgd.minimize(loss)

exe = paddle.static.Executor()
exe.run(start_prog)
for epoch in range(20):
    for batch_id in range(5):
        out = exe.run(
            main_prog,
            feed={
                'x': np.random.randn(3, 4, 5).astype('float32'),
                'y': np.random.randn(3, 4, 5).astype('float32')
            },
            fetch_list=loss.name)
        scheduler.step()    # If you update learning rate each step
  # scheduler.step()        # If you update learning rate each epoch

方法

step(epoch=None)

step 函数需要在优化器的 optimizer.step() 函数之后调用,调用之后将会根据 epoch 数来更新学习率,更新之后的学习率将会在优化器下一轮更新参数时使用。

参数

  • epoch (int,可选) - 指定具体的 epoch 数。默认值 None,此时将会从-1 自动累加 epoch 数。

返回

无。

代码示例

参照上述示例代码。