如何使用tensorflow的学习率调整，给出示例

可以使用tensorflow中的学习率调整器来动态改变模型的学习率。常用的学习率调整器包括learning_rate_scheduler和ReduceLROnPlateau。

learning_rate_scheduler可以在训练过程中按照预定义函数动态调整学习率，示例代码如下：

from tensorflow.keras.callbacks import LearningRateScheduler

def scheduler(epoch, lr):
    if epoch < 10:
        return lr
    else:
        return lr * tf.math.exp(-0.1)

lr_scheduler = LearningRateScheduler(scheduler)
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, callbacks=[lr_scheduler])

ReduceLROnPlateau是一种基于验证集的动态调整器，在每个epoch结束时根据验证集准确率及设定的参数动态调整学习率，示例代码如下：

from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_accuracy', factor=0.2,
                              patience=5, min_lr=0.0001)
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, validation_data=(x_val, y_val),
          callbacks=[reduce_lr])

需要注意的是，在使用学习率调整器时，需要将优化器中的学习率设置为一个固定值，如0.01，具体实现方式请参考TensorFlow官方文档。