pytorch实现查看当前学习率

在PyTorch中，我们可以使用optim.lr_scheduler模块来实现学习率调度。该模块提供了多种学习率调度策略，例如StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR等。我们可以使用这些策略来动态地调整学习率，以提高模型的性能。

以下是一个完整的攻略，包括两个示例说明。

示例1：使用StepLR调度器

假设我们有一个名为optimizer的优化器，我们想要使用StepLR调度器来动态地调整学习率。可以使用以下代码实现：

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

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 定义学习率调度器
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 训练一个epoch
    ...

    # 更新学习率
    scheduler.step()

    # 打印当前学习率
    print(f"Epoch {epoch}, Learning Rate {scheduler.get_lr()}")

在这个示例中，我们首先定义了一个优化器optimizer，并将其传递给StepLR调度器。我们使用step_size参数指定学习率调整的步长，使用gamma参数指定学习率的缩放因子。然后，我们在每个epoch结束时使用scheduler.step()函数更新学习率，并使用scheduler.get_lr()函数获取当前学习率。

示例2：使用MultiStepLR调度器

假设我们有一个名为optimizer的优化器，我们想要使用MultiStepLR调度器来动态地调整学习率。可以使用以下代码实现：

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

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 定义学习率调度器
scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[30, 80], gamma=0.1)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 训练一个epoch
    ...

    # 更新学习率
    scheduler.step()

    # 打印当前学习率
    print(f"Epoch {epoch}, Learning Rate {scheduler.get_lr()}")

在这个示例中，我们首先定义了一个优化器optimizer，并将其传递给MultiStepLR调度器。我们使用milestones参数指定学习率调整的里程碑，使用gamma参数指定学习率的缩放因子。然后，我们在每个epoch结束时使用scheduler.step()函数更新学习率，并使用scheduler.get_lr()函数获取当前学习率。

总之，PyTorch提供了多种学习率调度策略，可以帮助我们动态地调整学习率，以提高模型的性能。我们可以使用optim.lr_scheduler模块来实现这些策略，并使用scheduler.step()函数更新学习率，使用scheduler.get_lr()函数获取当前学习率。