深度学习代码没有学习率

深度学习代码中通常会包含学习率的设置和调整策略。学习率是深度学习中一个重要的超参数，它决定了模型在每次参数更新时的步长大小。合适的学习率可以加快模型的收敛速度，提高模型的性能。

以下是一个示例代码，展示了如何在深度学习中设置学习率：

import torch
import torch.optim as optim

# 定义模型和损失函数
model = ...
criterion = ...

# 定义优化器，并设置初始学习率
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练过程中，根据需要调整学习率
def adjust_learning_rate(optimizer, epoch):
    lr = 0.01 * (0.1 ** (epoch // 10))
    for param_group in optimizer.param_groups:
        param_group['lr'] = lr

# 在训练循环中使用调整后的学习率进行参数更新
for epoch in range(num_epochs):
    adjust_learning_rate(optimizer, epoch)
    # 参数更新的代码

在这个示例中，我们使用了PyTorch库中的`optim`模块来定义优化器，并通过`lr`参数设置了初始学习率。在训练过程中，我们可以根据需要调用`adjust_learning_rate`函数来调整学习率。这个函数根据当前的训练轮数`epoch`来计算新的学习率，并将其应用到优化器中。

此外，还有其他的学习率调整策略，如学习率衰减、学习率重启等。这些策略可以根据具体的任务和模型进行选择和调整。