.. _cn_api_fluid_layers_natural_exp_decay:

natural_exp_decay
-------------------------------

.. py:function:: paddle.fluid.layers.natural_exp_decay(learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False)

将自然指数衰减运用到初始学习率上。

训练模型时，在训练过程中降低学习率。 自然指数衰减使用自然指数来计算衰减倍率，每 ``decay_steps`` 步衰减倍率的自然指数幂次项上增加 ``decay_rate`` 。

自然指数学习率衰减计算方式如下。

.. code-block:: python

    if not staircase:
        decayed_learning_rate = learning_rate * exp(- decay_rate * (global_step / decay_steps))
    else:
        decayed_learning_rate = learning_rate * exp(- decay_rate * floor(global_step / decay_steps))

参数：
    - **learning_rate** (Variable|float) - 初始学习率，类型可以为学习率变量(Variable)或float型常量。
    - **decay_steps** (int) - 学习率衰减步长，见以上衰减运算。
    - **decay_rate** (float) - 学习率衰减率。见以上衰减运算。
    - **staircase** (bool) - 若为True，按离散区间衰减学习率，即每 ``decay_steps`` 步衰减倍率的自然指数幂次项上增加 ``decay_rate`` 。若为False，则按以上衰减运算持续衰减。默认False。

返回：Variable(Tensor) 随step衰减的学习率变量，维度为 :math:`[1]` 的1-D Tensor。

返回类型：变量(Variable)

**示例代码：**

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    base_lr = 0.1
    sgd_optimizer = fluid.optimizer.SGD(
        learning_rate=fluid.layers.natural_exp_decay(
              learning_rate=base_lr,
              decay_steps=10000,
              decay_rate=0.5,
              staircase=True))






