yolov5如何加入动态学习率

要在YoloV5中加入动态学习率，需要在训练脚本中使用optimizer类的step()方法。具体来说，您可以使用torch.optim.lr_scheduler模块来设置学习率调度程序。其中包括StepLR和ReduceLROnPlateau等调度程序，它们可以根据训练的效果自动调整学习率。例如，可以使用如下代码来实现一个学习率衰减调度程序：

from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

# create optimizer
optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.01)

# create scheduler
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

for epoch in range(100):
    # train the model
    ...
    
    # update the learning rate
    scheduler.step()

在上面的代码中，学习率会在训练50个epoch后按0.1的比例进行衰减。该调度程序将在每个步骤之后更新优化器的学习率。