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- mindspore.nn.PolynomialDecayLR
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- .. py:class:: mindspore.nn.PolynomialDecayLR(learning_rate, end_learning_rate, decay_steps, power, update_decay_steps=False)
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- 基于多项式衰减函数计算学习率。
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- 对于当前step，计算学习率的公式为：
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- .. math::
- decayed\_learning\_rate = &(learning\_rate - end\_learning\_rate) *\\
- &(1 - tmp\_step / tmp\_decay\_steps)^{power}\\
- &+ end\_learning\_rate
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- 其中，
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- .. math::
- tmp\_step=min(current\_step, decay\_steps)
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- 如果 `update_decay_steps` 为true，则每 `decay_steps` 更新 `tmp_decay_step` 的值。公式为：
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- .. math::
- tmp\_decay\_steps = decay\_steps * ceil(current\_step / decay\_steps)
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- **参数：**
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- - **learning_rate** (float) - 学习率的初始值。
- - **end_learning_rate** (float) - 学习率的最终值。
- - **decay_steps** (int) - 进行衰减的step数。
- - **power** (float) - 多项式的幂，必须大于0。
- - **update_decay_steps** (bool) - 如果为True，则学习率每 `decay_steps` 次衰减一次。默认值：False。
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- **输入：**
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- - **global_step** （Tensor）：当前step数，即current_step。
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- **输出：**
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- 标量Tensor。当前step的学习率值。
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- **异常：**
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- - **TypeError** - `learning_rate`, `end_learning_rate` 或 `power` 不是float。
- - **TypeError** - `decay_steps` 不是int或 `update_decay_steps` 不是bool。
- - **ValueError** - `end_learning_rate` 小于0或 `decay_steps` 小于1。
- - **ValueError** - `learning_rate` 或 `power` 小于或等于0。
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