机器学习 · 函数

学习率预热

创建学习率预热调度器，训练初期逐步提升学习率。参数: 优化器: 优化器实例预热步数: 预热的步数目标学习率: 预热结束后达到的目标学习率返回: 学习率调度器

调用签名(优化器, 预热步数: 'int', 目标学习率: 'float')

学ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

# 完整案例：按字段调用 学习率预热
设 结果 = 机器学习.学习率预热(
    优化器=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 优化器;首次使用建议先 打印...
    预热步数=[1, 2, 3, 4],  # 必填；整数类型的 预热步数 参数,按函数业务含义传入对...
    目标学习率=[1, 2, 3, 4],  # 必填；数值类型的 目标学习率 参数,按函数业务含义传入...
)
打印(结果)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

3 个参数

参数类型 / 传入方式说明

优化器可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入优化器;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '优化器';检查调用是否漏了这行

预热步数可选 · 默认无

int位置参数或字段名=值

整数类型的预热步数参数,按函数业务含义传入对应数值。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '预热步数';检查调用是否漏了这行

目标学习率可选 · 默认无

float位置参数或字段名=值

数值类型的目标学习率参数,按函数业务含义传入对应浮点数。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '目标学习率';检查调用是否漏了这行

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

# 完整案例：按字段调用 学习率预热
设 结果 = 机器学习.学习率预热(
    优化器=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 优化器;首次使用建议先 打印...
    预热步数=[1, 2, 3, 4],  # 必填；整数类型的 预热步数 参数,按函数业务含义传入对...
    目标学习率=[1, 2, 3, 4],  # 必填；数值类型的 目标学习率 参数,按函数业务含义传入...
)
打印(结果)

# 进阶组合:学习率预热 配合 机器学习 业务流使用
设 模型 = 机器学习.训练线性回归([[1], [2], [3]], [2, 4, 6])
设 结果 = 机器学习.学习率预热(
    优化器=[1, 2, 3, 4],  # 必填
    预热步数=[1, 2, 3, 4],  # 必填
    目标学习率=[1, 2, 3, 4],  # 必填
)
设 结果 = 机器学习.预测(模型, [[4]])
打印(结果)

# 错误排查:覆盖 3 个必填参数

## 参数 1: 优化器
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器学习.学习率预热()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器学习.学习率预热(优化器=[1, 2, 3, 4])

## 参数 2: 预热步数
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器学习.学习率预热()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器学习.学习率预热(预热步数=[1, 2, 3, 4])

## 参数 3: 目标学习率
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器学习.学习率预热()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器学习.学习率预热(目标学习率=[1, 2, 3, 4])
打印(结果)