梯度阈值设置为 1。指定初始学习率 0.01，在 125 轮训练后通过乘以因子 0.2 来降低学习率

梯度阈值设置为1意味着，如果梯度的范数超过1，则会被截断为1，以避免梯度爆炸。

指定初始学习率为0.01意味着，在每次更新模型参数时，将使用0.01作为步长的大小。在进行125轮训练后，您可以将学习率乘以因子0.2来降低学习率，这是一种常见的学习率衰减策略。这意味着在每次更新模型参数时，将使用当前学习率的0.2倍作为步长的大小。

具体的训练代码可能如下所示：

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

# 定义优化器和学习率衰减策略
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=125, gamma=0.2)

# 在训练循环中使用学习率衰减策略
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # 清零梯度并计算损失
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        # 反向传播和参数更新
        loss.backward()
        optimizer.step()
        # 学习率衰减
        scheduler.step()

在训练循环中，我们首先定义了一个优化器`SGD`，并将学习率设置为0.01。然后，我们定义了一个学习率衰减策略`StepLR`，其中`step_size=125`表示在125轮之后开始衰减，`gamma=0.2`表示将学习率乘以0.2。

在每次训练迭代中，我们首先将优化器的梯度清零，并计算当前batch的损失。然后，我们进行反向传播和参数更新。最后，我们使用`scheduler.step()`来更新学习率。