object_detection.utils.learning_schedulesexponential_decay_with_burnin()函数指南及应用示例

learning_schedules.exponential_decay_with_burnin()函数是用于定义学习率衰减的工具函数之一。它根据指定的参数计算学习率的衰减率，并返回一个衰减函数。

函数的定义如下：

def exponential_decay_with_burnin(decay_rate,
                                  decay_steps,
                                  burnin_learning_rate,
                                  burnin_steps,
                                  num_batches_per_epoch):
    """Create a function that computes learning rate.

    The learning rate decays exponentially after burnin_steps.

    Args:
        decay_rate: A scalar float32 Tensor or a Python number. The decay rate.
        decay_steps: A scalar int32 Tensor or a Python number. Must be positive. See decay_steps definition above.
        burnin_learning_rate: A scalar float32 Tensor or a Python number. Initial learning rate during burnin.
        burnin_steps: A scalar int32 Tensor or a Python number. Must be positive.
        num_batches_per_epoch: A scalar int32 Tensor or a Python number.

    Returns:
        If global_step < burnin_steps: learning rate = burnin_learning_rate.
        Otherwise, learning rate = decay_rate ^ (global_step - burnin_steps).
    """

函数接受以下参数：

- decay_rate：衰减率，可以是一个标量的浮点Tensor或Python数字。

- decay_steps：衰减步数，可以是一个标量的整型Tensor或Python数字。必须是正数。

- burnin_learning_rate：燃烧期初始学习率，可以是一个标量的浮点Tensor或Python数字。

- burnin_steps：燃烧期步数，可以是一个标量的整型Tensor或Python数字。必须是正数。

- num_batches_per_epoch：每个轮回的批次数，可以是一个标量的整型Tensor或Python数字。

此函数返回一个函数，该函数计算学习率。如果global_step小于burnin_steps，则学习率为burnin_learning_rate，否则学习率为decay_rate ^ (global_step - burnin_steps)。

下面是一个使用exponential_decay_with_burnin()函数的示例：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import learning_schedules

global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
decay_rate = 0.96
decay_steps = 1000
burnin_learning_rate = 0.001
burnin_steps = 500
num_batches_per_epoch = 100

lr_func = learning_schedules.exponential_decay_with_burnin(
    decay_rate, decay_steps, burnin_learning_rate, burnin_steps, num_batches_per_epoch)

learning_rate = lr_func(global_step)

init_op = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    for step in range(10000):
        lr = sess.run(learning_rate, {global_step: step})
        print("Step {}, Learning Rate: {}".format(step, lr))

在这个示例中，我们首先导入tensorflow库和object_detection.utils.learning_schedules模块，然后创建一个global_step变量。随后，我们指定了衰减率、衰减步数、燃烧期初始学习率、燃烧期步数和每个轮回的批次数。然后，使用exponential_decay_with_burnin()函数定义了一个学习率衰减函数lr_func。

在每次迭代中，我们使用lr_func函数计算学习率，并打印出当前的迭代步数和学习率。

这个例子说明了如何使用exponential_decay_with_burnin()函数来定义学习率衰减，并通过迭代来获取学习率的值。根据具体的需求，您可以根据示例中的参数配置来调整学习率的衰减行为。