UserWarning: The epoch parameter in `scheduler.step()` was not necessary and is being deprecated where possible. Please use `scheduler.step()` to step the scheduler. During the deprecation, if epoch is different from None, the closed form is used instead of the new chainable form, where available. Please open an issue if you are unable to replicate your use case: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/new/choose. warnings.warn(EPOCH_DEPRECATION_WARNING, UserWarning)

警告：`scheduler.step（）`中的时代参数不是必需的，正在尽可能地弃用。请使用`scheduler.step（）`来步进调度程序。在淘汰期间，如果时代与none不同，则使用闭合形式，而不是可链式形式（如果可用）。如果无法复制您的用例，请打开问题：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/new/choose。 警告（epoch_deprecation_warning，userwarning）

相关问题

UserWarning: The epoch parameter in scheduler.step() was not necessary and is being deprecated where possible. Please use scheduler.step() to step the scheduler. During the deprecation, if epoch is different from None, the closed form is used instead of the new chainable form, where available.

这个警告是因为PyTorch在更新版本中对学习率调度器的API进行了修改。在旧版本中，`scheduler.step(epoch)`是用于更新学习率调度器的函数，其中`epoch`参数表示当前的训练周期数。但在新版本中，这个参数已经不再必要，可以直接使用`scheduler.step()`来更新学习率调度器。

警告提示说，如果仍然使用了旧的`scheduler.step(epoch)`函数，PyTorch会使用一种封闭形式（closed form）的计算方式来更新学习率调度器，而不是新的链式形式（chainable form），因为新的形式不需要`epoch`参数。这个警告是为了提醒用户尽快迁移至新的API。

因此，如果您的代码中出现了这个警告，建议修改为`scheduler.step()`来更新学习率调度器。如果您需要使用旧的API，可以将`epoch`参数设置为`None`，以便使用新的链式形式计算。例如：

scheduler.step(None)

不过，为了更好地适应新版本的PyTorch，建议尽早迁移至新的API，以免出现不必要的警告和问题。

userwarning: the epoch parameter in `scheduler.step()` was not necessary and is being deprecated where possible. please use `scheduler.step()` to step the scheduler. during the deprecation, if epoch is different from none, the closed form is used instead of the new chainable form, where available. please open an issue if you are unable to replicate your use case: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/new/choose. warnings.warn(epoch_deprecation_warning, userwarning)

### 回答1：
警告：`scheduler.step（）`中的时代参数不是必需的，正在尽可能地弃用。请使用`scheduler.step（）`来步进调度程序。在淘汰期间，如果时代与none不同，则使用闭合形式，而不是可链式形式（如果可用）。如果无法复制您的用例，请打开问题：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/new/choose。 警告（epoch_deprecation_warning，userwarning）

### 回答2：
这段warning信息是在PyTorch框架中使用scheduler时出现的。scheduler是一种调度器，它可以根据训练情况自动调整学习率，优化器等参数来优化模型的训练过程，进而提升模型的性能。

在早期版本的PyTorch中，scheduler.step()函数的参数中需要包含epoch参数，以便在每个epoch之后更新调度器。但是，在新版本的PyTorch中，这个epoch参数已经不再需要了，并且已经开始进行废弃处理。现在，只需要使用scheduler.step()函数来更新调度器即可。

如果在进行该过渡期间，epoch参数不为None，那么会使用闭合形式（closed form）来更新调度器。在已经被改进的可链式调用方式（chainable form）不可用的情况下，可以尝试使用闭合形式。

如果你在使用PyTorch框架时不能正常复现你的使用案例，请到https://github.com/pytorch/pytorch/issues/new/choose 提交issue，以帮助PyTorch社区解决问题。

总之，这个warning信息提醒我们在使用PyTorch中的scheduler时，需要更新已经废弃的epoch参数，改为使用scheduler.step()函数更新调度器。这将使得我们的代码更加简洁、易于维护。

### 回答3：
在PyTorch中，我们可以使用学习率调度器来逐步地降低模型的学习率，以达到更好的训练效果。在过去的版本中，我们需要在每个epoch中手动地调用学习率调度器中的step()函数来更新学习率。但是在最新的版本中，PyTorch提供了可自动更新学习率的功能，只需要在每个epoch中调用一次step()函数即可。

然而，在这个新功能的实现过程中，之前的参数epoch成为了无用参数，并且可能会被废弃。因此，当我们在使用新的自动更新学习率功能时，如果参数epoch不为None，则会调用之前的step()函数，如果参数epoch为None，则会调用新的可以链式调用的step()函数。

如果您在使用新的学习率调度器中遇到了问题，请打开上述链接中的issue来报告问题，PyTorch团队会尽快解决您的问题。总之，使用新函数来更新学习率可以让我们的代码更加简洁和方便，提高我们的训练效果。