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2024年4月16日发(作者：composer怎么用)
pytorch实现查看当前学习率
在PyTorch中，学习率是优化算法的一个重要超参数，它控制着每次
迭代中参数更新的步长。在训练深度学习模型时，了解和监控当前的学习
率非常重要，因为学习率对模型的收敛速度、最终性能和稳定性都有较大
的影响。
本文将介绍两种查看当前学习率的方法：通过打印和使用
TensorBoard可视化。
方法一：通过打印
在PyTorch中，学习率是通过优化器(optimizer)来控制的。通常，
我们使用的优化器类都有一个`param_groups`属性，其中存储了不同参数
组的相关信息，包括学习率。
```python
import torch
import as optim
#定义一个模型
model = (2, 1)
#定义一个优化器，比如使用随机梯度下降(SGD)
optimizer = (ters(, lr=0.01)
print(_groups[0]['lr'])
```
在上述代码中，我们首先定义了一个线性模型`model`和一个使用随
机梯度下降(SGD)算法的优化器`optimizer`，并设置了学习率为0.01、
通过`_groups[0]['lr']`即可打印出当前的学习率。
方法二：使用TensorBoard可视化
TensorBoard是一个强大的可视化工具，可以用于查看训练过程中的
各种指标和参数，包括学习率。下面是使用TensorBoard可视化学习率的
步骤：
```python
from board import SummaryWriter
# 定义一个SummaryWriter，用于写入TensorBoard日志
writer = SummaryWriter
#定义一个模型和优化器（同上）
model = (2, 1)
optimizer = (ters(, lr=0.01)
#在每次迭代中记录学习率
for epoch in range(num_epochs):
#执行一次前向传播和反向传播（省略具体代码）
lr = _groups[0]['lr']
# 将学习率写入TensorBoard日志
_scalar('Learning Rate', lr, epoch)
print(lr)
# 关闭SummaryWriter
```
在上述代码中，我们首先导入了`SummaryWriter`类，并创建了一个
`writer`对象，用于将日志写入TensorBoard。然后，在每次迭代中，我
们执行一次前向传播和反向传播操作，之后获取当前学习率并使用
`_scalar`方法写入TensorBoard日志。最后，通过`print`语
句打印当前学习率。需要注意的是，在训练循环结束后，需要调用
`(`方法关闭`SummaryWriter`。
使用TensorBoard可以实时地查看学习率的变化趋势，从而更好地了
解模型的训练过程。
总结：
本文介绍了两种查看当前学习率的方法：通过打印和使用
TensorBoard可视化。通过这些方法，我们可以方便地获取和监控当前的
学习率，从而更好地控制和优化深度学习模型的训练过程。
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