Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`. Failure to do this will result in PyTorch skipping the first value of the learning rate schedule. See more details at https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate warnings.warn("Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. "

这段代码是一个警告信息，意思是在 PyTorch 1.1.0 及以后的版本中，应该先调用 `optimizer.step()`，然后再调用 `lr_scheduler.step()`。如果不按照这个顺序调用，PyTorch 会跳过学习率调度的第一个值，影响模型的训练效果。

`optimizer.step()` 的作用是执行一次参数更新，而 `lr_scheduler.step()` 则是更新学习率调度器的状态，调整学习率的值。正确的调用顺序应该是先更新参数，再更新学习率。如果调用顺序不当，可能会导致学习率的变化不准确，影响模型的收敛速度和效果。因此，建议在使用 PyTorch 进行模型训练时，按照正确的顺序调用这两个函数。

相关问题

userwarning: detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. in pytorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`.

### 回答1：
在 PyTorch 1.1.0 及更高版本中，用户警告检测到在执行 `optimizer.step()` 之前调用了 `lr_scheduler.step()` 。正确的顺序应该是先执行 `optimizer.step()`，再执行 `lr_scheduler.step()`。

### 回答2：
在Pytorch 1.1.0及以上版本中，如果您使用了学习率调度器并同时使用了优化器，那么在使用学习率调度器时要注意调用顺序。出现警告“UserWarning: detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. in pytorch 1.1.0 and later， you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`.”时，意味着您在调用`lr_scheduler.step()`调度学习率之前先调用了`optimizer.step()`优化器的更新。这是不正确的，因为优化器需要先进行梯度的计算和参数的更新，再由学习率调度器调整学习率。

优化器是通过最小化损失函数来更新权重和偏差的算法。常用的优化器有随机梯度下降法（SGD）、Adam、Adagrad等。梯度下降算法的基本思想是沿着梯度方向，使目标函数下降到最小值。为了防止学习率过大或过小导致学习不收敛或收敛缓慢，在训练过程中需要动态地调整学习率。而学习率调度器就是用于调整学习率的工具。在Pytorch中，常用的学习率调度器有StepLR、MultiStepLR、ReduceLROnPlateau等。

正确的调用顺序是：优化器更新参数后，再由学习率调度器动态调整学习率。即在每个epoch或batch训练结束后，先执行`optimizer.step()`，然后再执行`lr_scheduler.step()`。这样，优化器能够使用更新后的参数计算梯度，学习率调度器能够根据当前训练状态动态调整学习率。反之，如果先更新学习率，再更新参数，将导致调整后的学习率无效，无法达到优化的目标。

总之，在使用Pytorch时，要注意优化器和学习率调度器的顺序，尤其是在1.1.0及以上版本中。合理地调整学习率和优化器可以提高训练模型的效果和速度。

### 回答3：
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，常用来实现各种复杂的神经网络模型，包括卷积神经网络、循环神经网络及各种变体。

在PyTorch中，使用Optimizer进行梯度下降，而Learning Rate Schedule用来调整学习率。在PyTorch1.1.0及以后的版本中，有一个警告信息，提示用户在使用Optimizer和Learning Rate Schedule时的顺序问题。

具体来说，用户应该先执行optimizer.step()，再执行lr_scheduler.step()。如果使用调度程序更新学习率，就必须确保在优化器调用step()之后再执行。如果反过来，请注意警告的提示信息。

这是因为optimizer.step()用于计算梯度，更新权重，而lr_scheduler.step()用于更新学习率。如果先执行学习率更新再运行优化器，那么当更新器获得优化器输出数据时，将得到更新值而不是优化值，这个问题会导致模型无法收敛。

因此，建议在使用PyTorch编写代码时，始终按照正确的顺序进行操作，避免出现问题。当出现这种警告时，一定要及时修复错误，保证模型的训练和预测工作正常进行。

UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`. Failure to do this will result in PyTorch skipping the first value of the learning rate schedule.

这个警告的意思是，在 PyTorch 1.1.0 及更高版本中，`lr_scheduler.step()` 方法应该在 `optimizer.step()` 方法之后调用，否则会导致学习率调度器跳过第一个学习率的值。

这是因为在 PyTorch 1.1.0 及更高版本中，优化器的状态与学习率调度器的状态是分开存储的。如果你先调用了 `lr_scheduler.step()` 方法，那么它将会在学习率调整之前更新优化器的状态，从而导致第一个学习率被跳过。

因此，正确的做法是在每个训练迭代中先调用 `optimizer.step()` 方法来更新模型参数，然后再调用 `lr_scheduler.step()` 方法来更新学习率，如下所示：

optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失
loss.backward()  # 反向传播
optimizer.step()  # 更新模型参数
scheduler.step()  # 更新学习率

在这里，我们先将梯度清零，然后计算损失和反向传播，接着调用 `optimizer.step()` 方法来更新模型参数，最后再调用 `scheduler.step()` 方法来更新学习率。这样做可以确保每次调整学习率时都会使用最新的模型参数。

需要注意的是，如果你使用的是旧版本的 PyTorch，那么调用顺序是没有影响的，不会出现上述警告。但是，为了保证代码的兼容性，建议在任何版本的 PyTorch 中都按照正确的顺序调用方法。