optim.lr_scheduler.StepLR

`optim.lr_scheduler.StepLR` 是PyTorch库中的一个学习率调度器，它按照固定的时间间隔（通常是一个固定的步长epochs）降低学习率。StepLR基于简单的线性退火策略，即每次在指定的epoch数到达时，将当前的学习率乘以预设的`gamma`值（默认为0.1），这是一个常见的学习率衰减策略。

这个调度器有三个关键参数：
1. `step_size` 或者 `step_size_iter`：表示每经过多少个迭代或epoch学习率会下降。
2. `gamma`：用于计算新的学习率，即新学习率 = 当前学习率 * gamma。
3. `last_epoch`：初始化时的学习率调整点，默认为 `-1`，表示从第一个周期开始。

示例用法：

scheduler = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    validate(...)
    scheduler.step()  # 在每个epoch结束时调用

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optim.lr_scheduler.steplr

optim.lr_scheduler.StepLR 是 PyTorch 中的一个学习率调度器，它可以根据设定的间隔周期（step_size）和衰减因子（gamma）来调整学习率。在每个间隔周期中，学习率会被乘上衰减因子，这样可以使学习率逐渐降低，从而加速训练的收敛。

torch.optim.lr_scheduler.StepLR

`torch.optim.lr_scheduler.StepLR`是PyTorch中的一个学习率调整器（learning rate scheduler）。它在训练过程中根据预先定义的步数来动态地调整学习率。

该调度器按照给定的步长调整学习率。具体而言，每经过一定数量的epoch或迭代次数，学习率都会按照给定的衰减因子进行缩小。

以下是使用`StepLR`的示例代码：

import torch
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

# 定义优化器和初始学习率
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 定义学习率调整器
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

# 在训练循环中更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    validate(...)
    scheduler.step()

在上面的示例中，`step_size`参数指定了多少个epoch或迭代次数后需要进行学习率调整，`gamma`参数指定了调整系数，即学习率缩小的倍数。

希望以上的解释对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。