使用LRScheduler()控制学习率衰减获得更好的模型性能

学习率衰减是在训练深度学习模型时非常常见和重要的技巧之一。通过使用合适的学习率衰减策略，我们可以让模型在训练初期更快地接近最优解，在训练后期细调模型参数，从而获得更好的模型性能。

PyTorch提供了一个很方便的学习率衰减工具类torch.optim.lr_scheduler.LRScheduler，我们可以通过继承这个类来自定义自己的学习率衰减策略。在这个类的实现中，我们需要实现两个方法：get_lr()和step()。

get_lr()方法用于返回当前学习率值，在每个训练迭代之前被调用。step()方法是实现具体学习率更新策略的地方，它会在每个训练迭代之后被调用。PyTorch提供了几种常见的学习率衰减策略，比如StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR等。

下面，我们将以一个简单的示例来演示如何使用LRScheduler来实现学习率的衰减。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

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

然后，我们定义一个示例模型和优化器：

# 定义示例模型
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)
    
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

model = Model()

# 定义示例优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

接下来，我们创建一个LRScheduler的子类，并实现step()和get_lr()方法来定义自己的学习率衰减策略：

# 定义学习率衰减策略
class MyLRScheduler(lr_scheduler._LRScheduler):
    def __init__(self, optimizer):
        self.optimizer = optimizer
        
    def get_lr(self):
        return [group['lr'] for group in self.optimizer.param_groups]
        
    def step(self, epoch=None):
        for group in self.optimizer.param_groups:
            group['lr'] *= 0.1

在这个例子中，我们使用了简单的策略，每个训练迭代之后将学习率乘以0.1。可以根据实际问题需求来定义自己的策略。

最后，我们将训练循环中的学习率更新代码替换为使用我们自定义的学习率衰减策略：

# 创建学习率衰减器
lr_scheduler = MyLRScheduler(optimizer)

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    # ...
    
    # 前向传播和反向传播
    # ...
    
    # 更新参数
    optimizer.step()
    
    # 更新学习率
    lr_scheduler.step(epoch)

在每个训练迭代之后调用step()方法来更新学习率，可以传入当前迭代的epoch数作为参数，在一些学习率策略中可以使用。

这就是使用LRScheduler()控制学习率衰减的例子。通过定义自己的学习率衰减策略，并在每个训练迭代之后更新学习率，我们可以利用学习率衰减来获得更好的模型性能。