在PyTorch中，學習率調度器是用來動態調整模型優化器的學習率的工具。通過學習率調度器，我們可以根據訓練的進程來自動調整學習率，使得模型在訓練過程中能夠更好地收斂到最優解。
PyTorch提供了多種學習率調度器，比如StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR等。這些調度器可以根據不同的策略來動態更新學習率，比如在每個epoch結束時減小學習率，或者按照指數衰減的方式減小學習率等。
學習率調度器的工作原理可以簡單描述為：在每個epoch或每個batch結束時，調度器會根據預先設定的規則更新優化器的學習率。這樣可以使得模型在訓練過程中逐漸調整學習率，從而更好地探索損失函數的最優解。
在使用PyTorch的學習率調度器時，我們通常需要在創建優化器之后，再創建一個對應的學習率調度器，并在訓練循環中調用學習率調度器的step方法。這樣就可以實現學習率的動態調整，提高模型的訓練效果。
