利用LRScheduler()设置不同的学习率调整策略

LRScheduler()是一个用于设置学习率调整策略的类。它提供了一些内置的学习率调整方法，也可以自定义学习率调整方法。下面我将介绍一些常见的学习率调整策略，并给出相应的例子。

1. StepLR调整策略

StepLR是一种学习率按照固定步长进行调整的策略。在训练过程中，每隔一定的步长，学习率会按照给定的因子进行缩放。可使用torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma)来设置。其中optimizer是优化器，step_size是学习率调整的步长，gamma是学习率缩放因子。

例子：

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

# 创建优化器和学习率调整器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)

# 在训练循环中使用学习率调整器
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    scheduler.step()

在以上例子中，学习率会在第5个epoch和第10个epoch时被缩放为原来的0.1倍。

2. MultiStepLR调整策略

MultiStepLR是一种学习率根据给定的里程碑（milestones）进行调整的策略。在训练过程中，当训练epoch数量达到里程碑时，学习率会按照给定的因子进行缩放。可使用torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma)来设置。其中optimizer是优化器，milestones是里程碑的列表，gamma是学习率缩放因子。

例子：

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

# 创建优化器和学习率调整器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[5, 10, 15], gamma=0.1)

# 在训练循环中使用学习率调整器
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    scheduler.step()

在以上例子中，学习率会在第5个epoch、第10个epoch和第15个epoch时被缩放为原来的0.1倍。

3. ExponentialLR调整策略

ExponentialLR是一种学习率按照指数衰减进行调整的策略。在训练过程中，学习率会按照给定的衰减因子进行指数衰减。可使用torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma)来设置。其中optimizer是优化器，gamma是学习率衰减因子。

例子：

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

# 创建优化器和学习率调整器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9)

# 在训练循环中使用学习率调整器
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    scheduler.step()

在以上例子中，学习率会按照0.9的衰减因子进行指数衰减。

4. CosineAnnealingLR调整策略

CosineAnnealingLR是一种学习率按照余弦函数进行调整的策略。在训练过程中，学习率会按照余弦函数进行周期性调整。可使用torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min)来设置。其中optimizer是优化器，T_max是余弦函数的周期，eta_min是学习率的最小值。

例子：

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

# 创建优化器和学习率调整器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=10, eta_min=0.01)

# 在训练循环中使用学习率调整器
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    scheduler.step()

在以上例子中，学习率会按照余弦函数进行周期性调整，在每个周期中学习率的最小值为0.01。

除了以上介绍的几种学习率调整策略外，LRScheduler()还提供了许多其他的学习率调整方法，如ReduceLROnPlateau、CyclicLR等，可以根据具体的需求选择合适的策略。