scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)#学习率每7个epoch衰减成原来的1/10

这行代码创建了一个学习率调度器（scheduler），用于在训练过程中动态地调整优化器的学习率。

具体来说，这里使用的是`optim.lr_scheduler.StepLR`调度器。它接受两个主要参数：

- `optimizer_ft`：优化器对象，即已定义的优化器（例如`torch.optim.SGD`）。
- `step_size`：学习率衰减的周期，即经过多少个epoch后进行衰减。
- `gamma`：学习率衰减的乘法因子，即衰减后的学习率为原来学习率乘以gamma。

在这段代码中，调度器`scheduler`会在每7个epoch后将优化器的学习率衰减为原来的1/10（乘以0.1）。这种衰减方式可以帮助优化算法更好地收敛，并提高模型在训练过程中的稳定性。

在训练过程中，你可以在每个epoch结束后调用`scheduler.step()`来更新优化器的学习率。这样，学习率将按照预设的规则进行衰减。

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scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) 用法

`scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)`的用法是创建一个学习率调度器（scheduler），用于在训练过程中动态调整优化器的学习率。

具体来说，这行代码使用`optim.lr_scheduler.StepLR`类创建了一个学习率调度器，其中参数包括：
- `optimizer`：优化器对象，如`torch.optim.SGD`或`torch.optim.Adam`等。
- `step_size`：学习率调整的步长，即经过多少个epoch后调整学习率。
- `gamma`：学习率调整的系数，即每次调整时将学习率乘以gamma。

使用这个学习率调度器后，在每个经过`step_size`个epoch之后，会将优化器的学习率乘以`gamma`进行调整。这样可以逐渐降低学习率，以便在训练过程中更好地收敛。

在训练过程中，你可以通过调用`scheduler.step()`方法来更新优化器的学习率。例如：

import torch.optim as optim

# 创建优化器对象
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 创建学习率调度器
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

# 在每个epoch中进行训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    # 执行训练步骤
    train(...)
    
    # 更新学习率
    scheduler.step()

在上述代码中，我们首先创建了一个SGD优化器，并设置初始学习率为0.1。然后，我们创建了一个学习率调度器，将其与优化器关联起来。在每个epoch的训练循环中，我们先执行训练步骤，然后调用`scheduler.step()`来更新优化器的学习率。

通过这种方式，学习率将在每个经过10个epoch后乘以0.1，以实现动态调整学习率的效果。你可以根据自己的需求调整`step_size`和`gamma`参数来适应特定的训练任务。

scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.01)

这段代码使用 PyTorch 中的学习率调度器 StepLR，它将每个 epoch 后的学习率乘以 gamma。step_size 参数指定了多少个 epoch 后更新学习率，即每 step_size 个 epoch，学习率乘以 gamma。在这个例子中，每经过 10 个 epoch，学习率会乘以 0.01，即减小 100 倍。这个调度器可以用来帮助模型更好地收敛，避免过拟合等问题。