[ 组合替代实现 ]torch.optim.lr_scheduler.ConstantLR

torch.optim.lr_scheduler.ConstantLR

torch.optim.lr_scheduler.ConstantLR(optimizer,
                                factor=0.3333333333333333,
                                total_iters=5,
                                last_epoch=-1,
                                verbose=False)

paddle.optimizer.lr.PiecewiseDecay

paddle.optimizer.lr.PiecewiseDecay(boundaries,
                                values,
                                last_epoch=-1,
                                verbose=False)

两者 API 功能一致, 参数用法不一致，PyTorch 是 Scheduler 实例持有 Optimizer 实例，Paddle 是 Optimizer 实例持有 Scheduler 实例。由于持有关系相反，因此 Paddle 使用 Optimizer.set_lr_scheduler 来设置这种持有关系。具体如下：

参数映射

PyTorch PaddlePaddle 备注
optimizer - torch.optim.Optimizer 类，Paddle 无此参数。
factor values PyTorch 表示乘以学习率的因子，Paddle 表示学习率列表。需要转写，转写思路为：values=[factor*optimizer.lr, optimizer.lr]。
total_iters boundaries PyTorch 表示衰减学习率的步数，Paddle 表示指定学习率的边界值列表。需要转写，转写思路为：boundaries = [total_iters]。
last_epoch last_epoch 上一轮的轮数，重启训练时设置为上一轮的 epoch 数。参数完全一致。
verbose verbose 如果是 True，则在每一轮更新时在标准输出 stdout 输出一条信息。参数完全一致。

转写示例

# PyTorch 写法
linear = torch.nn.Linear(10, 10)
sgd = torch.optimizer.SGD(lr=0.5, parameters=linear.parameters())
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ConstantLR(optimizer=sgd, factor=0.5, total_iters=3)

# Paddle 写法
linear = paddle.nn.linear(10, 10)
sgd = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.5, parameters=linear.parameters())
scheduler = paddle.optimizer.lr.PiecewiseDecay(values=[0.5*sgd.get_lr(), sgd.get_lr()], boundaries=[3])
sgd.set_lr_scheduler(scheduler)