官方文件如下：
torch.optim.lr_scheduler.steplr(optimizer, step_size, gamma=
0.1, last_epoch=-1
)
step_size(
int) – period of learning rate decay.
gamma(
float
) – multiplicative factor of learning rate decay. default:
0.1.
last_epoch(
int) – the index of last epoch. default:-1
.常用引數：
optimizer：優化器
step_size：學習率衰減週期
gamma：學習率衰減乘子
那麼具體是如何進行學習率更新的呢？官網給出了乙個example:
>>
>
# assuming optimizer uses lr = 0.05 for all groups
>>
>
# lr = 0.05 if epoch < 30
>>
>
# lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60
>>
>
# lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90
>>
>
# ...
>>
> scheduler = steplr(optimizer, step_size=
30, gamma=
0.1)
>>
>
for epoch in
range
(100):
>>
> train(..
.)>>
> validate(..
.)>>
> scheduler.step(
)
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