lr_scheduler=lr_scheduler

lr_scheduler是一个用于调整学习率的工具，它在训练神经网络时非常有用。lr_scheduler可以根据训练的进度自动调整学习率，以提高模型的性能和收敛速度。

在深度学习中，学习率是一个非常重要的超参数，它决定了模型在每次参数更新时的步长大小。如果学习率设置得太小，模型可能会收敛得很慢；而如果学习率设置得太大，模型可能会发散。因此，合理地调整学习率对于训练有效的神经网络非常重要。

lr_scheduler可以根据训练的epoch或者训练的损失函数值来动态地调整学习率。常见的lr_scheduler有StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR等。这些lr_scheduler都可以在训练过程中根据设定的规则自动调整学习率。

例如，StepLR会在每个设定的step数之后将学习率乘以一个gamma值，从而逐渐降低学习率。MultiStepLR则可以在指定的milestones处降低学习率。ExponentialLR会按照指数衰减的方式降低学习率。

使用lr_scheduler可以帮助我们更好地控制模型的训练过程，提高模型的性能和收敛速度。