Optimization Pyrotch根据历代数更改学习速率

当我设置学习率时，发现经过几次训练后，准确率无法提高

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = 1e-4)

n_epochs = 10
for i in range(n_epochs):

    // some training here

如果我想使用阶跃衰减：每5个阶段将学习率降低10倍，我该怎么做

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谢谢

您可以使用lr-shedular

torch.optim.lr\u调度器.StepLR

import torch.optim.lr\u scheduler.StepLR
调度程序=StepLR（优化器，步长=5，gamma=0.1）

按

gamma

every

step\u size

epochs衰减每个参数组的学习率 来自文档的示例

#假设优化器对所有组使用lr=0.05
#如果历元<30，则lr=0.05
#如果还需要30 optimizer.step（）作为调度程序，则lr=0.005。step（）仅控制学习速率。写这封信以防有人错过了。