from torch.optim import lr_scheduler

`from torch.optim import lr_scheduler` 是PyTorch库中的导入语句，用于访问优化器相关的学习率调度器模块。学习率调度器在深度学习中是一个重要的组件，它允许我们动态调整模型训练过程中优化算法的步长，也就是学习率。常见的学习率调度策略有：

1. **StepLR**：按照预定的步骤大小进行固定间隔的学习率衰减。
2. **MultiStepLR**：在一系列的时间点上分阶段降低学习率。
3. **ExponentialLR**：按照指数函数的方式逐渐减少学习率。
4. **CosineAnnealingLR**：模拟余弦曲线衰减学习率，通常用于防止过早停止训练。

通过`lr_scheduler`模块，你可以创建并应用这些调度器到已经选择好的优化器上，比如SGD、Adam等。例如：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

在这里，`scheduler.step()`会在每个epoch结束后的指定时间点更新学习率。