pytorch学习笔记——优化器设置以及优化器学习率调度

#首先定义网络模型
net = module()
# 定义一个optimizer类，这个类可以用来更新网络参数
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01)
# 定义学习率调度器
CosineLR = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer_CosineLR, T_max=150, eta_min=0)
#再求出输出计算出损失函数
loss.backward()
CosineLR.step()

torch.optim.lr_scheduler：调整学习率
pytorch中文文档torch.optim