[人工智能]pytorch-lr_scheduler.LambdaLR函数，更新学习率的管理工具

理论：

LambdaLR更新学习率方式是 lr = lr*lr_lambda

其中，lr由optim系列优化器提供，lr_lambda由lr_scheduler>lambdaLR提供

假设，lr初始值为0.4，?

更新学习率函数lambda表达式为：lr_lambda = lambda epoch:0.1*epoch)

epoch的初始值为0

则，lr的变化规律应该是

0.4*0.1*0=0

0.4*0.1*1=0.04

0.4*0.1*2=0.08

......

实验：

import torch
from torch import nn

torch.manual_seed(0)
class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=2,stride=1,padding=0)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=2, stride=1, padding=0)
    def forward(self,x):
        out = self.conv1(x)
        return out

net1 = model()

optimizer_1 = torch.optim.SGD(net1.parameters(),lr = 0.4)
scheduler_1 = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer_1,lr_lambda = lambda epoch:0.1*epoch)

print('\n当前学习率')
print(scheduler_1.get_lr())

for i in range(10):
    scheduler_1.step()              # 更新学习率
    print(scheduler_1.get_lr())

结果：

?证明完毕！