userwarning: detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. in pytorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`. failure to do this will result in pytorch skipping the first value of the learning rate schedule. see more details at https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate warnings.warn("detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. "

### 回答1：
警告：在PyTorch 1.1.及更高版本中，如果您在`optimizer.step()`之前调用`lr_scheduler.step()`，将会导致PyTorch跳过学习率调度的第一个值。因此，请确保在调用`lr_scheduler.step()`之前先调用`optimizer.step()`。更多细节请参考https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate。

### 回答2：
这个警告意味着在优化器的学习率更新之前就更新了学习率调度器，从而导致学习率调度器错过了第一次更新。在PyTorch 1.1.0及以后的版本中，需要按照相反的顺序将它们调用，即在更新优化器之后再更新学习率调度器。

为什么需要这么做呢？因为在训练过程中，优化器需要根据损失函数的梯度来更新参数并调整学习率，而学习率调度器则需要在优化器参数更新后更新学习率。因此，正确的调用顺序是优化器先更新参数，然后学习率调度器更新学习率，以确保每一步都是按照正确的学习率进行训练。

如果没有按照正确的顺序调用，学习率调度器就会从第二次更新开始生效，而忽略第一次更新的学习率，这对于模型的训练结果可能会产生负面影响。为了避免这种情况的发生，需要按照正确的顺序来调用优化器和学习率调度器。

在PyTorch官方文档中，也明确指出了建议的调用顺序，并提供了更多说明和示例。因此，编写PyTorch模型时，需要注意调用顺序的正确性，以确保模型能够获得最优的训练效果。

### 回答3：
PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，它提供了许多有用的功能来训练神经网络。其中包括优化器（optimizer）和学习率调度器（learning rate scheduler）。优化器用于更新模型的权重，而学习率调度器则用于自动调整模型的学习率。这些功能在训练大型模型时非常有用，因为它们可以帮助我们避免过度拟合并加速训练。

当我们使用优化器和学习率调度器时，我们需要注意调用它们的顺序。特别是在PyTorch 1.1.0及以后版本中，我们需要先调用optimizer.step()，再调用lr_scheduler.step()。如果我们颠倒了这个顺序，PyTorch会跳过学习率调度器的第一个值，从而影响我们模型的训练效果。

为什么会出现这个问题呢？原因在于优化器和学习率调度器的实现方式不同。优化器是在每个batch之后调用的，而学习率调度器是在每个epoch之后调用的。因此，如果我们先调用学习率调度器，就会导致它在第一个epoch中被跳过。

这个问题的解决方法很简单：只需要将optimizer.step()放在lr_scheduler.step()之前即可。这样，PyTorch就可以正确地调节学习率，并且优化器可以使用正确的学习率来更新模型的权重。如果您不确定要使用哪个学习率调度器，可以在PyTorch的官方文档中查看更多详细信息。