【AI达人训练营】学习笔记总结
收藏
切片的语法:[起始:结束:步长] 字符串[start: end: step] 这三个参数都有默认值,默认截取方向是从左往右的 start:默认值为0; end : 默认值未字符串结尾元素; step : 默认值为1;
如果切片步长是负值,截取方向则是从右往左的
0
收藏
请登录后评论
注意继承父类是是不是把class写成了def导致出现类只接受一个参数的bug。
class paddle.optimizer.lr.LinearWarmup(learing_rate, warmup_steps, start_lr, end_lr, last_epoch=- 1, verbose=False)用于调整学习率
当训练步数小于热身步数(warmup_steps)时,学习率lr按如下方式更新:lr=start_lr+(end_lr−start_lr)∗(epoch/epochwarmup_steps)
当训练步数大于等于热身步数(warmup_steps)时,学习率lr为:
lr=learning_rate
learning rate (float|_LRScheduler) - 热启训练之后的学习率,可以是python的float类型或者 _LRScheduler 的任意子类。
warmup_steps (int) - 进行warm up过程的步数。
start_lr (float) - warm up的起始学习率。
end_lr (float) - warm up的最终学习率。
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 LinearWarmup 实例对象。