在PyTorch中，可以通过以下两种方式来调整模型的学习率： 1. 手动调整：可以通过修改优化器中的学习率参数来手动调整模型的学习率。例如： ``` optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 将学习率调整为0.01 for param_group in optimizer.param_groups: param_group['lr']=0.01 ``` 2. 学习率调度器：PyTorch提供了一些内置的学习率调度器，可以根据不同的策略自动调整学习率。例如： ``` # 每个epoch将学习率乘以0.1 scheduler=torch.optim.lr_scheduler.MultiplyLR(optimizer, gamma=0.1) for epoch in range(num_epochs): train(...) validate(...) scheduler.step() ``` 以上两种方式都可以用来调整模型的学习率，选择哪种方式取决于你的具体需求。