在论文Attention is all you need的5.3节中，作者建议在训练初期线性增加学习率，然后按步数的平方根倒数成比例地降低学习率。

我们如何在PyTorch中使用Adam优化器实现这一方法？最好不使用额外的软件包。

回答：

PyTorch提供了学习率调度器来实现训练过程中调整学习率的各种方法。一些简单的学习率调度器已经实现，可以在这里找到：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate

在您的特定情况下，您可以像其他学习率调度器一样，继承_LRScheduler来实现基于epoch数的可变调度。最基本的方法只需要实现__init__()和get_lr()方法。

请注意，许多这些调度器期望您每轮epoch调用一次.step()。但您也可以更频繁地更新它，甚至像在余弦退火学习率调度器中一样传递自定义参数：https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/optim/lr_scheduler.html#CosineAnnealingLR