在PyTorch中，优化器和学习率调度器都是通过torch.optim模块来实现的。 首先，我们需要定义一个优化器，这里以Adam优化器为例： ```python import torch.optim as optim optimizer=optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) ``` 其中，model为我们定义好的神经网络模型，lr为学习率。 接下来，我们可以在训练过程中使用这个优化器来更新模型参数： ```python optimizer.zero_grad() # 清空梯度 outputs=model(inputs) # 前向传播 loss=criterion(outputs, labels) # 计算损失 loss.backward() # 反向传播 optimizer.step() # 更新参数 ``` 在每一轮训练之前，我们需要调用optimizer.zero_grad()来清空梯度。 除了定义优化器之外，我们还可以定义一个学习率调度器，用于动态地调整学习率。PyTorch中提供了多种学习率调度器，这里以StepLR调度器为例： ```python from torch.optim.lr_scheduler import StepLR scheduler=StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) ``` 其中，optimizer为我们定义好的优化器，step_size为每隔多少个epoch调整一次学习率，gamma为学习率调整的倍数。 在每个epoch结束时，我们可以调用scheduler.step()来更新学习率： ```python for epoch in range(num_epochs): # ... scheduler.step() # 更新学习率 ``` 除了StepLR调度器外，PyTorch中还提供了其他调度器，比如MultiStepLR、ExponentialLR等，可以根据具体需求选择。