PyTorch中的学习率调度器有以下几种类型：
StepLR：每一个给定的步骤大小的时候，学习率降低一个gamma倍。
MultiStepLR：定义一个列表，列表中的每一个步骤大小的时候，学习率降低一个gamma倍。
ExponentialLR：学习率按指数衰减。
CosineAnnealingLR：余弦退火学习率调度。
ReduceLROnPlateau：当一个指标停止改善的时候，将学习率减少。
LambdaLR：使用一个给定的函数定义学习率调度。
CyclicLR：学习率在一个循环范围内的周期性调节。
OneCycleLR：学习率调度器，通过在训练中使用变化的学习率来实现模型的更快收敛。
CosineAnnealingWarmRestarts：余弦退火学习率调度器，带有warm restarts的功能。
MultiplicativeLR：每一步将学习率乘以一个给定的因子。
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import torch
import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个简单的数据集<...
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pip install matplotli...
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首先，确保...
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首先，确保已经...
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ALTER TABLE table_name
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