set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch)

这段代码的作用是根据当前训练 epoch 的值，设置优化器的学习率。

在深度学习中，优化器是用来更新模型参数的核心组件之一。学习率是优化器的一个重要参数，它控制着每次参数更新的幅度。

通常情况下，我们会在训练过程中逐渐降低学习率，以便于更加精细地调整模型参数。这个操作可以帮助我们在训练初期尽快收敛，而在训练后期更好地探索参数空间。

`set_optimizer_lr` 函数接受三个参数：优化器 `optimizer`、学习率调度函数 `lr_scheduler_func` 和当前训练 epoch 的值 `epoch`。其中，`lr_scheduler_func` 是一个函数，用于计算当前 epoch 应该使用的学习率。这个函数通常会根据当前 epoch 的值，以及一些预先设定的参数（如初始学习率、学习率下降率等），计算出当前应该使用的学习率。

这个函数的主要作用是帮助我们实现学习率衰减策略，以便于更好地控制模型的训练。