pytorch中LambdaLR的作用

这个东西是为了可以按照我们的策略lr_lambda，随着训练趟数的增加，而学习率在不断变化，通常，学习率是在变小。
scheduler=torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=- 1, verbose=False)

我们只需要传入前两个即可，后面两个默认即可。
optimizer, lr_lambda,

我们关注的是上面第二个策略函数，第一个是预先定义好的，不需要管。
这是一个以训练epoch为输入，学习率倍率系数为输出的函数，一般用匿名函数：
set_lr=lambda epoch: 0.95 ** epoch

上面匿名函数等价于：
def set_lr(epoch):
return 0.95 ** epoch

换自变量也可以，但是pytorch系统自动传入的就是epoch。下面的x还是epoc

pytorch中LambdaLR的作用最先出现在Python成神之路。