如何在网络训练中应用学习率策略，请举例

在网络训练中应用学习率策略通常涉及以下步：

1. 初始化模型、数据加载器、损失函数和优化器。

model = YourModel()
train_loader = YourDataLoader()
criterion = nn.CrossLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

2. 定义学习率策略函数。

def lr_scheduler(epoch):
    if epoch < 10:
        return 0.01
    elif epoch < 20:
        return 0.001
    else:
        return 0.0001

在上述示例中，前10个epoch使用初始学习率为0.01，接下来的10个epoch使用学习率为0.001，之后的epoch使用学习率为0.0001。

3. 在每个epoch开始之前调整学习率。

for epoch in range(num_epochs):
    current_lr = lr_scheduler(epoch)
    for param_group in optimizer.param_groups:
        param_group['lr'] = current_lr

    # 进行模型训练和参数更新
    # ...

在每个epoch开始之前，根据当前epoch使用 `lr_scheduler` 函数计算出当前的学习率，并将其设置给优化器中的参数。

这是一个单的学习率衰减策略的例子。你也可以使用其他学习率策略，如指数衰减、余弦退火等，或者使用内置的学习率调度器，如`torch.optim.lr