学习率调度器是什么东西，怎么使用

学习率调度器是一种用于自动调整模型学习率的工具，通常会根据模型在训练过程中的表现自动调整学习率的大小。PyTorch中提供了多个学习率调度器，如StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR等。

以StepLR为例，可以在每个epoch或者指定的step中将学习率乘以一个gamma因子，从而实现学习率的调整。下面是一个使用StepLR的示例：

import torch
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

# 定义模型和优化器
model = ...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 定义学习率调度器
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 在每个epoch开始前，调用scheduler.step()更新学习率
    scheduler.step()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        ...

在这个例子中，StepLR的step_size参数指定了每隔30个epoch就将学习率乘以0.1。在每个epoch开始前，调用scheduler.step()方法来更新学习率。其他学习率调度器的使用方式也类似，只需要根据具体情况选择合适的调度器和参数即可。