.. _cn_api_fluid_dygraph_InverseTimeDecay:

InverseTimeDecay
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.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.InverseTimeDecay(learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False, begin=0, step=1, dtype='float32')

:api_attr: 命令式编程模式（动态图)






该接口提供反时限学习率衰减的功能。

反时限学习率衰减计算方式如下。

当staircase为False时，计算公式为：

.. math::

    decayed\_learning\_rate = \frac{learning\_rate}{1 + decay\_rate * \frac{global\_step}{decay\_step}}  

当staircase为True时，计算公式为：

.. math::

    decayed\_learning\_rate = \frac{learning\_rate}{1 + decay\_rate * math.floor(\frac{global\_step}{decay\_step})}

式中，

- :math:`decayed\_learning\_rate` ： 衰减后的学习率。
式子中各参数详细介绍请看参数说明。

参数：
    - **learning_rate** (Variable|float) - 初始学习率值。如果类型为Variable，则为shape为[1]的Tensor，数据类型为float32或float64；也可以是python的float类型。
    - **decay_steps** (int) - 衰减步数，见以上衰减运算式子。
    - **decay_rate** (float)- 衰减率。见以上衰减运算。
    - **staircase** (bool，可选) - 指定是否按阶梯状衰减。若为True, 学习率变化曲线呈阶梯状。若为False，学习率变化值曲线为平滑的曲线。默认值为False。
    - **begin** (int，可选) - 起始步，即以上运算式子中global_step的初始化值。默认值为0。
    - **step** (int，可选) - 步大小，即以上运算式子中global_step的每次的增量值，使得global_step随着训练的次数递增。默认值为1。
    - **dtype** (str，可选) - 初始化学习率变量的数据类型，可以为"float32", "float64"。默认值为"float32"。

返回： 无

**代码示例**

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    base_lr = 0.1
    with fluid.dygraph.guard():
        sgd_optimizer = fluid.optimizer.SGD(
            learning_rate=fluid.dygraph.InverseTimeDecay(
                  learning_rate=base_lr,
                  decay_steps=10000,
                  decay_rate=0.5,
                  staircase=True))



