userwarning: detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. in pytorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`. failure to do this will result in pytorch skipping the first value of the learning rate schedule.

这个警告意味着在PyTorch 1.1.0及以后的版本中，在优化器更新参数之前调用了学习率调度器的lr_scheduler.step()。正确的顺序应该是优化器先调用optimizer.step()，然后再调用学习率调度器的lr_scheduler.step()，否则可能会导致PyTorch跳过学习率调度器的第一个值。

相关问题

UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`.

这个警告是由于在PyTorch 1.1.0及更高版本中，应该先调用`optimizer.step()`再调用`lr_scheduler.step()`，但是在代码中出现了相反的顺序。解决这个问题的方法是将`lr_scheduler.step()`移动到`optimizer.step()`之后。具体来说，可以按照引用中的方法，将`scheduler.step()`移动到`# end epoch`和`# end training`之间的位置，并与前面的代码对齐。

UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`. Failure to do this will result in PyTorch skipping the first value of the learning rate schedule.

这个警告的意思是，在 PyTorch 1.1.0 及更高版本中，`lr_scheduler.step()` 方法应该在 `optimizer.step()` 方法之后调用，否则会导致学习率调度器跳过第一个学习率的值。

这是因为在 PyTorch 1.1.0 及更高版本中，优化器的状态与学习率调度器的状态是分开存储的。如果你先调用了 `lr_scheduler.step()` 方法，那么它将会在学习率调整之前更新优化器的状态，从而导致第一个学习率被跳过。

因此，正确的做法是在每个训练迭代中先调用 `optimizer.step()` 方法来更新模型参数，然后再调用 `lr_scheduler.step()` 方法来更新学习率，如下所示：

optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失
loss.backward()  # 反向传播
optimizer.step()  # 更新模型参数
scheduler.step()  # 更新学习率

在这里，我们先将梯度清零，然后计算损失和反向传播，接着调用 `optimizer.step()` 方法来更新模型参数，最后再调用 `scheduler.step()` 方法来更新学习率。这样做可以确保每次调整学习率时都会使用最新的模型参数。

需要注意的是，如果你使用的是旧版本的 PyTorch，那么调用顺序是没有影响的，不会出现上述警告。但是，为了保证代码的兼容性，建议在任何版本的 PyTorch 中都按照正确的顺序调用方法。