在Python中利用observe_lr()函数观察学习率的变化情况

在PyTorch中，利用observe_lr()函数可以观察学习率的变化情况。observe_lr()函数是Optimizer对象的一个方法，用于注册一个回调函数，以便在每次调整学习率时进行观察。

下面我将介绍一个使用例子。首先，我们先安装所需的依赖：

pip install torch torchvision

然后，导入必要的库：

import torch
import torch.optim as optim

接下来，我们定义一个简单的模型：

class SimpleModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

然后，我们加载一些样本数据和目标数据，并创建一个数据加载器：

train_data = torch.randn((100, 10))
target_data = torch.randn((100, 1))
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(torch.utils.data.TensorDataset(train_data, target_data), batch_size=10)

接下来，我们创建一个优化器，并定义一个回调函数来观察学习率的变化：

model = SimpleModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

def observe_lr():
    print("Current learning rate: {}".format(optimizer.param_groups[0]['lr']))

optimizer.observe_lr = observe_lr

在训练过程中，我们可以通过调用observe_lr()函数来观察学习率的变化情况：

for epoch in range(10):
    for batch_data, batch_target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(batch_data)
        loss = torch.nn.functional.mse_loss(output, batch_target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.observe_lr()

上述示例中，我们在每次调整学习率之前打印当前的学习率。可以根据需要，在回调函数中添加更多的操作，比如将学习率的变化记录在一个列表中以供后续分析。

综上所述，通过调用observe_lr()函数，我们可以在训练过程中方便地观察学习率的变化情况，有助于了解模型的训练进展以及选取合适的学习率。