class _LRScheduler

主要属性：

• optimizer：关联的优化器
• last_epoch：记录epoch数
• base_lrs：记录初始学习率

class _LRScheduler(object):
	def __init__(self, optimizer, last_epoch=-1):

主要方法：

• step()：更新下一个epoch的学习率
• get_lr()：虚函数，计算下一个epoch的 学习率

class _LRScheduler(object):
	def __init__(self, optimizer, last_epoch=-1):
	def get_lr(self): raise NotImplementedErro

学习率调整小结

1. 有序调整：Step、MultiStep、Exponential和CosineAnnealing
2. 自适应调整：ReduceLROnPleateau
3. 自定义调整：Lambda