paddle复现pytorch踩坑(十二）：可视化paddle各种学习率及OneCycleLR复现

最新推荐文章于 2025-10-28 11:03:06 发布

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#paddlepaddle #深度学习

本文详细介绍了PaddlePaddle中常见的学习率衰减策略，如余弦退火、分段衰减、指数衰减、自然指数衰减、倒数时间衰减和多项式衰减，并提供了代码示例。此外，还展示了如何使用线性学习率预热和OneCycleLR策略，并给出了相应的代码实现。通过可视化学习率变化，帮助理解不同衰减策略对训练过程的影响。

版本说明： paddlepaddle 1.8.4

cosine_decay

paddlepaddle官网实现原理说明
fluid.layers.cosine_decay(learning_rate, step_each_epoch, epochs)
在这里插入图片描述

piecewise_decay

paddlepaddle官网实现原理说明
fluid.layers.piecewise_decay(boundaries, values)
在这里插入图片描述

exponential_decay

paddlepaddle官网实现原理说明
fluid.layers.exponential_decay(learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False)
在这里插入图片描述

natural_exp_decay

paddlepaddle官网实现原理说明
fluid.layers.natural_exp_decay(learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False)
在这里插入图片描述

inverse_time_decay

paddlepaddle官网实现原理说明
fluid.layers.inverse_time_decay(learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False)
在这里插入图片描述

polynomial_decay

paddlepaddle官网实现原理说明
fluid.layers.polynomial_decay(learning_rate, decay_steps, end_learning_rate=0.0001, power=1.0, cycle=False)
在这里插入图片描述

linear_lr_warmup

paddlepaddle官网实现原理说明
fluid.layers.linear_lr_warmup(learning_rate, warmup_steps, start_lr, end_lr)
在这里插入图片描述

noam_decay

paddlepaddle官网实现原理说明
fluid.layers.noam_decay(d_model, warmup_steps)
在这里插入图片描述

附录：代码实现

import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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