scheduler.step()详解

在 PyTorch 中，`scheduler.step()` 是用来更新 optimizer 学习率的函数。scheduler 可以让我们在训练过程中动态地调整学习率，以达到更好的训练效果。

`scheduler.step()` 的具体作用是对 optimizer 中的学习率进行更新。这个更新过程是根据所使用的 scheduler 类型不同而不同的，比如常见的有 `StepLR`、`MultiStepLR`、`CosineAnnealingLR` 等。其中，`StepLR` 是最简单的一种 scheduler，它在每个 epoch 后将学习率乘以一个给定的因子，从而实现逐渐降低学习率的功能。

下面是一个简单的使用 `StepLR` 的例子：

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

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)

for epoch in range(20):
    # train(...)
    # validate(...)
    scheduler.step()

这里，`StepLR` 的 `step_size` 参数表示每过多少个 epoch，学习率就会乘以 `gamma`，在这个例子中，学习率会在第 5、10、15 个 epoch 后降低为原来的十分之一。

总之，`scheduler.step()` 函数的作用是对 optimizer 中的学习率进行更新，具体更新方式和更新策略取决于所使用的 scheduler 类型。