解释def exponential_lr(): # 在函数外部定义，而在内部更新的全局变量 global t t += 1 return math.exp(-0.1 * t)

这段代码定义了一个名为 `exponential_lr` 的函数，用于计算指数衰减的学习率。

具体解释如下：
- 在函数外部通过 `global t` 声明了一个全局变量 `t`，用于记录学习率衰减的步数。
- 在函数内部，`t += 1` 将全局变量 `t` 的值加 1，表示经过一步的学习率衰减。
- 然后，函数返回了一个指数衰减的学习率，计算方式为 `math.exp(-0.1 * t)`。
- `math.exp(x)` 是一个数学库函数，用于计算 e 的 x 次方。
- 在这里，通过将 `-0.1 * t` 作为指数，可以实现每一步都将学习率进行指数级的衰减。
- 较大的 `t` 值会使指数衰减的结果更接近于 0，即学习率逐渐减小。

因此，每次调用 `exponential_lr()` 函数时，全局变量 `t` 都会自增 1，并返回一个新的指数衰减的学习率值。这样可以在训练过程中动态地调整学习率，使其随着训练的进行逐渐减小。