本文介绍了使用paddle AIstudio时遇到的坑~做一个避坑记录。
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一、optimizer

paddle.optimizer 目录下包含飞桨框架支持的优化器算法相关的API与学习率衰减相关的API。在构建模型训练过程时直接调用生成对应的实例即可使用，目前热门的深度学习框架基本都是如此方便。

例如：

optimizer = optim.AdamW(parameters = model.parameters(),learning_rate=0.001)

之后在训练过程中，通过其内部的step()，clear_grad()函数（只在只在动态图中使用），既可以完成参数的更新。
如官方文档中的例子：

import paddle

linear = paddle.nn.Linear(10, 10)
inp = paddle.rand([10,10], dtype="float32")
out = linear(inp)
loss = paddle.mean(out)

beta1 = paddle.to_tensor([0.9], dtype="float32")
beta2 = paddle.to_tensor([0.99], dtype="float32")

adam = paddle.optimizer.AdamW(learning_rate=0.1,
        parameters=linear.parameters(),
        beta1=beta1,
        beta2=beta2,
        weight_decay=0.01)
out.backward()
adam.step()
adam.clear_grad()

# Note that the learning_rate of linear_2 is 0.01.
linear_1 = paddle.nn.Linear(10, 10)
linear_2 = paddle.nn.Linear(10, 10)
inp = paddle.uniform(shape=[10, 10], min=-0.1, max=0.1)
out = linear_1(inp)
out = linear_2(out)
loss = paddle.mean(out)
adam = paddle.optimizer.AdamW(
    learning_rate=0.1,
    parameters=[{
        'params': linear_1.parameters()
    }, {
        'params': linear_2.parameters(),
        'weight_decay': 0.001,
        'learning_rate': 0.1,		#此处学习率为0.1*0.1 = 0.01
        # 错误示范
        # 'learning_rate':0.1*scheduler
        'beta1': 0.8
    }],
    weight_decay=0.01,
    beta1=0.9)
#反向传播→更新权重→清除梯度
out.backward()
adam.step()
adam.clear_grad()

二、使用学习率衰减策略

该部分结构也是非常的简单易用，只需要调用相关的类，生成对应实例，将实例作为learning_rate参数传入optimizer就可以完成。
例如分段设置学习率。

lr = 10e-4
# 模型优化器
scheduler = optim.lr.PiecewiseDecay(boundaries=[3, 6, 9], values=[lr, 0.5*lr, 0.1*lr, 0.01*lr], verbose=True)
optimizer = optim.AdamW(parameters = model.parameters(),learning_rate=scheduler)

# learning_rate = lr     if epoch < 3
# learning_rate = 0.5*lr     if 3 <= epoch < 6
# learning_rate = 0.1*lr     if 6 <= epoch < 9
# learning_rate = 0.01*lr     if 9 <= epoch