利用torch.optim.lr_scheduler实现学习率的余弦退火调整

torch.optim.lr_scheduler是PyTorch提供的学习率调度器，用于根据训练的进程自动调整学习率。其中一种调整策略是余弦退火。

余弦退火是一种学习率调整策略，它在每个epoch或每个batch更新时将学习率从初始值逐渐降低到最小值，然后再逐渐增加回到初始值。这种策略的优点是可以帮助模型在训练的早期阶段更快地收敛，在后期防止模型过度拟合。

下面是一个使用torch.optim.lr_scheduler实现学习率的余弦退火调整的例子：

import torch
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

# 定义模型和优化器
model = ...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 定义学习率调度器
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=10, eta_min=0.01)

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    ...
    # 在每个epoch开始时更新学习率
    scheduler.step()
    
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        ...
        # 模型参数更新
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = ...
        loss.backward()
        optimizer.step()

在上面的例子中，我们首先定义了一个SGD优化器，并设置学习率为0.1。然后，我们定义了一个CosineAnnealingLR学习率调度器，传入优化器和最大epoch数T_max以及最小学习率eta_min。在每个epoch开始时，通过调用scheduler.step()方法来更新学习率。

在训练循环中，我们传入数据和目标计算输出和损失，然后通过optimizer.step()方法更新模型参数。每个epoch开始时通过scheduler.step()方法更新学习率，根据余弦退火策略逐渐调整学习率的大小。

通过使用torch.optim.lr_scheduler实现学习率的余弦退火调整，我们可以帮助模型更好地收敛，并避免过度拟合。同时，这种调整策略也能够自动地根据训练进程来调整学习率，减少了人工调参的需求。