怎么在mobilenetV2中加入动态调整学习率代码

在MobileNetV2中加入动态调整学习率的代码可以通过PyTorch的学习率调度器（lr_scheduler）来实现。下面是一个简单的例子：

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau

# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义学习率调度器
scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='max', factor=0.1, patience=5, verbose=True)

# 训练过程中在每个epoch结束时调用scheduler.step(val_acc)
for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = 0
    train_acc = 0
    val_loss = 0
    val_acc = 0

    # 训练
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item()
        pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
        train_acc += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

    # 验证
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        for batch_idx, (data, target) in enumerate(val_loader):
            output = model(data)
            loss = criterion(output, target)
            val_loss += loss.item()
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
            val_acc += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

    # 计算准确率和损失值
    train_loss /= len(train_loader.dataset)
    train_acc /= len(train_loader.dataset)
    val_loss /= len(val_loader.dataset)
    val_acc /= len(val_loader.dataset)

    # 动态调整学习率
    scheduler.step(val_acc)

    # 打印日志
    print('Epoch: {}, Train Loss: {:.6f}, Train Acc: {:.6f}, Val Loss: {:.6f}, Val Acc: {:.6f}'.format(
        epoch + 1, train_loss, train_acc, val_loss, val_acc))

在上面的代码中，使用了ReduceLROnPlateau调度器，它会监测验证集上的准确率，如果准确率在patience个epoch内不再提高，则降低学习率。具体地，调度器会在每个epoch结束时调用scheduler.step(val_acc)，其中val_acc是验证集上的准确率。当准确率不再提高时，调度器会将学习率乘以factor（默认为0.1），以便模型收敛到最优解。在这个例子中，调度器会在patience=5个epoch内监测验证集上的准确率，如果准确率不再提高，则降低学习率。