主要介绍了在pytorch中动态调整优化器的学习率方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

在深度学习中，经常需要动态调整学习率，以达到更好地训练效果，本文纪录在pytorch中的实现方法，其优化器实例为SGD优化器，其他如Adam优化器同样适用。 一般来说，在以SGD优化器作为基本优化器，然后根据epoch实现学习率指数下降，代码如下: step = [10,20,30,40] base_lr = 1e-4 sgd_opt = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=base_lr, nesterov=True, momentum=0.9) d