使用 PyTorch 的 `GradualWarmupScheduler` 实现学习率预热
使用 PyTorch 的 GradualWarmupScheduler 实现学习率预热在深度学习中，学习率（Learning Rate, LR）是影响模型训练效果的关键超参数之一。为了提升模型的收敛速度和稳定性，学习率调度策略变得尤为告急。其中，学习率预热（Learning Rate Warmup） 是一种常用的策略，它通过在训练初期逐渐增长学习率，帮助模型更安稳地进入优化过程。本文将先容学习率预热的原理、GradualWarmupScheduler 的用法，并提供一个代码示例。
<hr> 什么是学习率预热（Learning Rate Warmup）？
学习率预热是指在训练初期，将学习率从一个较小的值逐渐增长到预设的初始学习率。这种策略的主要目的是：
[*]避免梯度爆炸：在训练初期，模型参数大概隔断最优解较远，较大的学习率大概导致梯度爆炸。
[*]稳定训练过程：通过逐渐增长学习率，模型可以更安稳地适应数据分布。
[*]改善收敛性：
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