torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(opt, milestones=[75, 150, 200], gamma=0.1)

`torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR`是PyTorch提供的一种学习率调整策略。它的作用是在训练的某些特定epoch上，将当前学习率乘以一个gamma系数。具体来说，如果设置了milestones参数为[75, 150, 200]，则在第75、150和200个epoch时，会将学习率乘以0.1。

使用`torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR`可以在训练过程中按照一定的策略调整学习率，以提高模型的性能。

下面是使用`torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR`的示例代码：

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

# 定义模型和优化器
model = MyModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 定义学习率调整策略
scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[75, 150, 200], gamma=0.1)

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练模型
    train_loss = train(model, optimizer, train_loader)
    
    # 调整学习率
    scheduler.step()
    
    # 打印学习率
    print('Epoch:', epoch, 'LR:', scheduler.get_lr())

在每个epoch的循环开始前，我们调用了`scheduler.step()`来更新学习率。然后可以使用`scheduler.get_lr()`来获取当前的学习率。在这个例子中，我们设置了milestones为[75, 150, 200]，所以在第75、150和200个epoch时，学习率会分别乘以0.1。