一、简介        在深度学习中，学习率是一个关键的超参数，它决定了模型在每次迭代中更新参数的步长。选择合适的学习率对于模型的收敛速度和最终性能至关重要。为了提高模型的训练效果，常常需要动态调整学习率。二、常见策略    这里，我们介绍一些常用的学习率

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1.介绍torch.optim是PyTorch库中的一个优化器模块，用于实现各种优化算法。优化器模块提供了一系列优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。这些优化算法用于调整神经网络的权重和学习率，以最小化损失函数。通过优化算法，可以帮助神经网络更快地收敛到最优解，提高训练效

Pytorch做训练的时候，可以调整训练学习率。通过调整合适的学习率曲线可以提高模型训练效率和优化模型性能。各种学习率曲线示例代码如下：importtorchimporttorch.optimasoptimimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpif__name__==

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