def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): lr = 0.001 print(lr) for param_group in optimizer.param_groups: param_group['lr'] = lr什么意思

这段代码是一个学习率调整函数，用于在训练过程中动态地调整优化器的学习率。

在深度学习中，学习率是一个非常重要的超参数，它决定了模型在每一次参数更新时的步长大小。如果学习率设置过大，会导致模型无法收敛；如果学习率设置过小，会导致模型收敛缓慢。

在这个函数中，将学习率初始化为 0.001，然后将优化器中所有参数组的学习率调整为这个值。在实际训练中，可以根据训练集的大小、模型的复杂度、训练的速度等因素来动态地调整学习率，以便更好地训练模型。通常情况下，学习率会随着训练的进行而逐渐减小，以便模型更好地收敛。