学习率衰减代码pytorch

以下是PyTorch中学习率衰减的代码示例：

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

# 定义优化器和初始学习率
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 定义学习率衰减策略
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

# 在训练过程中更新学习率
for epoch in range(100):
    train(...)
    validate(...)
    scheduler.step()

在这个例子中，我们使用了PyTorch内置的`optim`模块来定义优化器，并将其传递给`StepLR`学习率调度程序。`step_size`参数表示每经过多少个epoch后，学习率将会衰减，`gamma`参数表示衰减的比例。在训练过程中，我们可以通过调用`scheduler.step()`来更新学习率。