optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.0001, weight_decay=1e-3, momentum=0.8) 中学习率会自己下降吗还是需要编写一个学习率下降的函数

学习率是否下降取决于你使用的优化器。在你提供的代码中，使用的是随机梯度下降（SGD）优化器。SGD优化器默认情况下不会自动调整学习率。

如果你希望学习率随着训练的进行逐渐减小，可以使用学习率调度器（learning rate scheduler）。学习率调度器可以根据特定的策略（如步长衰减、余弦退火等）自动降低学习率。

你需要编写一个学习率调度器的函数，并在每个训练迭代中使用它来更新优化器中的学习率。下面是一个使用学习率衰减策略的示例代码：

from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001, weight_decay=1e-3, momentum=0.8)

# 定义学习率调度器
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

# 在每个训练迭代中更新学习率并进行训练
for epoch in range(num_epochs):
    # 执行训练步骤

    # 更新学习率
    scheduler.step()

在上述示例中，StepLR是一个基于步长衰减策略的学习率调度器。`step_size`参数表示学习率衰减的步长，`gamma`参数表示衰减的倍数。在每个`step_size`个epoch之后，学习率将乘以`gamma`，从而降低学习率。

通过使用学习率调度器，你可以方便地自动调整学习率，而无需手动编写学习率下降函数。