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。