使用pytorch实现动态学习率对模型训练

在PyTorch中，可以使用torch.optim.lr_scheduler来实现动态学习率对模型训练的调整。该模块提供了几种不同的学习率调度器，包括StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR等。下面以StepLR为例，介绍如何使用动态学习率对模型训练进行调整。

StepLR是一种简单的学习率调度器，它将学习率按照给定的步长进行周期性调整。具体来说，每经过给定的step_size个epoch，学习率就会按照给定的gamma进行调整。示例代码如下：

import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

for epoch in range(num_epochs):
    # train the model
    ...
    # adjust learning rate
    scheduler.step()

在上面的代码中，我们首先定义了一个SGD优化器，并将初始学习率设置为0.1。然后定义了一个StepLR调度器，将step_size设置为10，gamma设置为0.1。在每个epoch结束时，我们调用scheduler.step()来更新学习率。

StepLR调度器还可以通过传递last_epoch参数来指定从哪个epoch开始调整学习率。例如，如果我们想从第10个epoch开始调整学习率，可以将代码修改为：

scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1, last_epoch=9)

除了StepLR之外，PyTorch中还有其他几种学习率调度器可供选择。具体来说，MultiStepLR可以在给定的epoch上调整学习率，ExponentialLR可以按指数衰减调整学习率，CosineAnnealingLR可以实现余弦退火调整学习率等。根据不同的场景，可以选择不同的调度器来进行学习率的调整。