使用PyTorch的ReduceLROnPlateau时如何获取当前学习率？

你当前采用的获取学习率的方式是严谨且正确的，甚至是最直接可靠的方案：

lr = optimizer.state_dict()["param_groups"][0]["lr"]

补充说明：

• ReduceLROnPlateau调整学习率的核心逻辑就是直接修改优化器optimizer的param_groups中的lr值，因此无论是否使用该调度器，从优化器自身获取学习率都是最准确的方式。
• 你也可以更直接地访问优化器的参数组，无需通过state_dict()：

  lr = optimizer.param_groups[0]["lr"]
  

• 如果你的模型使用了多个参数组（比如不同层设置不同学习率），需要根据需求遍历所有参数组，获取对应组的学习率：

  lrs = [group["lr"] for group in optimizer.param_groups]
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anil