mxnet:有没有办法在回调中监控学习率的值？

在MXNet中，可以通过自定义回调函数来监控学习率的值。回调函数是在训练过程中的特定时间点被调用的函数，可以用于执行一些额外的操作或记录训练过程中的信息。

要在回调中监控学习率的值，可以使用LearningRateScheduler回调函数。LearningRateScheduler可以根据指定的策略动态地调整学习率，并在每个学习率更新时调用回调函数。

以下是一个示例代码，演示如何在回调中监控学习率的值：

import mxnet as mx

# 自定义回调函数
def lr_callback(epoch, learning_rate):
    print("Epoch {}, Learning Rate {}".format(epoch, learning_rate))

# 创建学习率调度器
lr_scheduler = mx.lr_scheduler.FactorScheduler(step=10, factor=0.5)

# 创建训练器
trainer = mx.gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.1, 'lr_scheduler': lr_scheduler})

# 训练过程中使用回调函数
for epoch in range(100):
    # 训练代码...
    trainer.step(batch_size)

    # 获取当前学习率
    current_lr = trainer.learning_rate

    # 调用回调函数
    lr_callback(epoch, current_lr)

在上述代码中，我们首先定义了一个自定义的回调函数lr_callback，它接收当前的训练轮数和学习率作为参数，并在每个训练轮数结束时打印学习率的值。

然后，我们创建了一个学习率调度器lr_scheduler，使用FactorScheduler策略，每10个训练轮数将学习率乘以0.5。

接下来，我们创建了一个训练器trainer，并将学习率调度器传递给它。

最后，在训练过程中，我们通过trainer.step(batch_size)更新模型参数，并获取当前的学习率。然后，我们调用回调函数lr_callback，将当前的训练轮数和学习率传递给它。

这样，每个训练轮数结束时，回调函数将打印当前的学习率。

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