pytorch学习速率调度器

在深度学习中，学习率是一个非常重要的超参数，它决定了模型在训练过程中参数的调整幅度。如果学习率太小，模型收敛速度会很慢，而如果学习率太大，则可能会导致模型无法收敛。

PyTorch提供了多种学习率调度器（learning rate scheduler），可以根据训练过程中的表现自动调整学习率，进而提高模型的训练效果。

下面介绍一些常见的学习率调度器：

1. StepLR

StepLR是一种简单的学习率调度器，它可以在给定的epoch数上降低学习率。例如，在第10个epoch时将学习率降低为原来的0.1倍：

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

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

2. ReduceLROnPlateau

ReduceLROnPlateau是一种基于模型表现的学习率调度器，它可以根据模型在验证集上的表现自动调整学习率。例如，在验证集上连续5个epoch的loss没有下降时，将学习率降低为原来的0.1倍：

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=5, verbose=True)

3. CosineAnnealingLR

CosineAnnealingLR是一种基于余弦函数的学习率调度器，可以让学习率在训练过程中逐渐降低，并在指定的epoch数后重新开始。例如，在训练过程中，将学习率从0.1降低到0.01，然后重新开始：

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=10, eta_min=0.01)

以上是三种常见的学习率调度器，可以根据需要选择合适的调度器来优化模型的训练效果。