如何修改调用optimizer.step() 和 lr_scheduler.step()

你可以通过修改 optimizer 和 lr_scheduler 参数来改变 optimizer.step() 和 lr_scheduler.step() 的行为。例如，你可以调整 optimizer 的学习率，或者通过修改 lr_scheduler 的 step_size 参数来改变学习率调整的频率。具体修改方式可参考 PyTorch 官方文档。

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如何修改调用optimizer.step() 放在 lr_scheduler.step() 前

您可以在 lr_scheduler.step() 之前手动更新优化器的学习率，然后再调用 optimizer.step()。以下是一个示例代码片段：

# 创建优化器和学习率调度器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.1)

# 训练循环中
for epoch in range(num_epochs):
    for i, batch in enumerate(dataloader):
        # 前向传播、计算损失、反向传播
        loss.backward()

        # 手动更新学习率
        optimizer.param_groups[0]['lr'] = new_lr

        # 更新模型参数
        optimizer.step()

    # 更新学习率调度器
    scheduler.step()

在这个示例中，我们手动设置了优化器的学习率为一个新值 new_lr，然后再调用 optimizer.step()。这样可以确保在 lr_scheduler.step() 之前，优化器使用的是最新的学习率。最后，我们再使用 lr_scheduler.step() 来更新学习率调度器。

torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau

torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau是PyTorch的一个学习率调整器。它可以监测一个指标，比如验证集上的准确率或者损失，如果这个指标在一定的时间内不再改善，那么它会自动地将学习率降低一个因子，以便更好地训练模型。

该学习率调度器的使用很简单，只需要在训练过程中添加以下代码即可：

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True)
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练代码
    # ...
    # 验证代码
    val_loss = validate(...)
    scheduler.step(val_loss)

其中，optimizer是你定义的优化器，mode是衡量指标的方式，比如'min'表示指标越小越好，'max'表示指标越大越好；factor是衰减因子，即每次降低学习率的倍数；patience是指多少个epoch内没有提升时就触发学习率调整；verbose表示是否打印调整信息。

注意，ReduceLROnPlateau只能在optimizer.step()之后进行调用，而不能在optimizer.zero_grad()之后进行调用。