torch.optim.lr_scheduler

torch.optim.lr_scheduler 是 PyTorch 中的学习率调度器，它可以根据设定的策略对学习率进行调整，以达到训练效果的优化。常用的调度器有 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR 等。

相关问题

import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

这是一个导入 PyTorch 中学习率调度器模块 `torch.optim.lr_scheduler` 的语句。学习率调度器是用来动态地调整训练过程中的学习率，以提高模型的性能和收敛速度。该模块中包含了多个学习率调度器，例如 StepLR、MultiStepLR、ReduceLROnPlateau 等。您可以通过该模块中的类来初始化一个特定的学习率调度器，并将其与优化器一起使用。

torch.optim.lr_scheduler.get_last_lr

`torch.optim.lr_scheduler.get_last_lr()` 是 PyTorch 中的一个函数，它用于获取最近一次优化器的学习率。具体来说，它返回一个列表，其中包含每个分组的学习率，这些分组是通过 `torch.optim.Optimizer` 的 `param_groups` 参数指定的。如果您的优化器只有一个参数组，则该函数将返回一个包含一个学习率的列表。请注意，此函数仅在 PyTorch 版本大于等于 1.4.0 时才可用。您可以在 PyTorch 官方文档中找到更多关于此函数的信息。