object_detection.utils.learning_schedulesexponential_decay_with_burnin()函数的运行原理解析

exponential_decay_with_burnin是一个用于定义学习率衰减的函数，它是用来在训练过程中逐渐减小学习率的。它通过指数衰减来实现这一功能，并在训练开始时使用一个较大的学习率以加速收敛。

下面我们来解析一下这个函数的运行原理，并给出一个使用例子。

函数的输入参数有：

- global_step：表示当前训练的步数。

- learning_rate_base：初始学习率。

- decay_steps：衰减周期（步数）。在每个周期之后，学习率将衰减为learning_rate_base * decay_rate。

- decay_rate：衰减率。

- learning_rate_min：最小学习率。

- burnin_steps：热启动步数。在这些步数内，学习率会从较大的值渐进地衰减到learning_rate_base。

函数的输出是一个衰减的学习率。

函数的主要逻辑如下：

- 首先，我们计算了当前的学习率（current_learning_rate）的值。

- 如果当前的步数小于等于burnin_steps，我们计算了一个在热启动期间需要衰减的学习率（burn_in_learning_rate）。

- 否则，我们计算了一个指数衰减的学习率（exponential_decay_learning_rate）。

- 最后，我们将这两个学习率进行比较，取较小的那个作为最终的学习率，并将其返回。

使用例子如下：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import learning_schedules

# 定义需要的参数
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
learning_rate_base = 0.1
decay_steps = 1000
decay_rate = 0.96
learning_rate_min = 0.01
burnin_steps = 200

# 调用exponential_decay_with_burnin函数
learning_rate = learning_schedules.exponential_decay_with_burnin(
    global_step, learning_rate_base, decay_steps, decay_rate, learning_rate_min, burnin_steps)

# 打印当前学习率的值
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(5000):
        lr = sess.run(learning_rate)
        print("Step {}: Learning rate = {}".format(i, lr))
        sess.run(tf.assign_add(global_step, 1))

在这个例子中，我们将学习率（learning_rate）定义为exponential_decay_with_burnin函数的返回值。然后，在一个循环中，我们使用tf.assign_add函数将global_step的值递增，以模拟训练步数的增加。每次迭代中，我们通过运行learning_rate来获取当前的学习率，并打印出来。

在最开始的200个步数内，学习率从较大的值开始逐渐衰减到learning_rate_base。之后，它按照指数衰减的方式继续减小，每经过1000个步数，就会衰减为上一个学习率的decay_rate倍。最终，学习率将保持在learning_rate_min。

这样，我们就成功地使用exponential_decay_with_burnin函数定义了一个学习率衰减策略，并在训练过程中逐渐减小了学习率。