class FactorScheduler: def __init__(self, factor=1, stop_factor_lr=1e-7, base_lr=0.1): self.factor = factor self.stop_factor_lr = stop_factor_lr self.base_lr = base_lr def __call__(self, num_update): self.base_lr = max(self.stop_factor_lr, self.base_lr * self.factor) return self.base_lr scheduler = FactorScheduler(factor=0.9, stop_factor_lr=1e-2, base_lr=2.0) d2l.plot(torch.arange(50), [scheduler(t) for t in range(50)])

这段代码是用于实现学习率的调度器，其中FactorScheduler是一个类，可以接收三个参数：factor（学习率每次更新时的乘法因子），stop_factor_lr（学习率不得低于的最小值），base_lr（初始学习率）。在调用时，传入当前的迭代步数num_update，根据已有的参数计算出当前的学习率。最后通过调用d2l.plot函数，绘制学习率变化图。