YOLOv7中调整学习率是那串代码

在 YOLOv7 中，学习率是通过调整 optimizer 中的 lr 参数来实现的。以下是一个示例代码片段，展示了如何在训练过程中动态调整学习率：

import torch.optim as optim

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 定义学习率调整策略
scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.5, patience=3, verbose=True)

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (data, targets) in enumerate(train_loader):
        # 计算损失函数
        loss = model(data, targets)
        
        # 梯度反向传播和权重更新
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 动态调整学习率
        scheduler.step(loss)

在这个示例中，我们使用 Adam 优化器，并定义了一个 ReduceLROnPlateau 学习率调整策略。该策略会在损失函数停止下降时减少学习率。其他可供选择的学习率调整策略包括 StepLR、MultiStepLR 等，可以根据具体情况选择适合自己的策略。