匿名函数（lambda）学习

lf = lambda x: ((1 + math.cos(x * math.pi / epochs)) / 2) * (1 - lrf) + lrf  
scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lf)

以下是对这段代码的详细解释：

1. lf = lambda x: ((1 + math.cos(x * math.pi / epochs)) / 2) * (1 - lrf) + lrf： - 这行代码定义了一个匿名函数（也称为 lambda 函数）并将其赋值给变量 lf。
   • 这个函数接收一个参数 x，在函数体内进行如下计算：
   • math.cos(x * math.pi / epochs)计算 x 乘以 pi 再除以总 epoch 数后的余弦值。
   • (1 + math.cos(x * math.pi / epochs)) / 2会得到一个在 0 到 1 之间的值，这个值会随着 x（通常代表当前 epoch 数）的变化而变化，并且在整个训练过程中呈周期性变化。
   • 然后乘以 (1 - lrf)，这里的 lrf 可能是一个小于 1 的学习率调整系数。 - 最后再加上 lrf。
   • 这个函数的作用通常是根据训练的 epoch 数动态地调整学习率。

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2. scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lf)：
   • 这里创建了一个学习率调度器对象 scheduler，使用的是 PyTorch 中的 LambdaLR 调度器。
   • optimizer 是优化器对象，通常用于更新模型的参数。
   • lr_lambda=lf 将前面定义的 lambda 函数 lf 作为参数传入。这个调度器会在训练过程中，根据当前的 epoch 数调用 lf 函数来计算新的学习率，并将这个学习率应用到优化器中。
   • 其目的是在训练过程中动态地调整学习率，例如在训练初期使用较大的学习率以快速接近最优解，随着训练的进行逐渐减小学习率以更精细地调整参数，避免在最优解附近振荡。