pytorch学习率调整

PyTorch中可以通过调整学习率来优化模型的训练效果。常见的学习率调整方法有以下几种：

1. 学习率衰减（Learning Rate Decay）：在训练过程中，随着训练轮数的增加，逐渐降低学习率，使得模型在接近收敛时更加稳定。常见的学习率衰减方法有StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR等。

2. 学习率重启（Learning Rate Restart）：在训练过程中，周期性地重置学习率，使得模型能够跳出局部最优解，更好地探索全局最优解。常见的学习率重启方法有CosineAnnealingLR、CyclicLR等。

3. 自适应学习率（Adaptive Learning Rate）：根据梯度的大小和方向自适应地调整学习率，使得模型能够更快地收敛。常见的自适应学习率方法有Adam、Adagrad、RMSprop等。