要统计或查看存储在.pth文件中的学习率，可以按照以下步骤操作：

一、理解.pth文件中的学习率存储方式

学习率存储结构

在PyTorch中，学习率通常以字典形式存储在优化器状态字典中，例如：

optimizer.state_dict() 可能包含类似 {'lr': 0.001} 的键值对

.pth文件保存的是优化器的state_dict，其中学习率可能以类似'lr': 0.001的格式保存。

直接读取学习率

若已知学习率存储的键名（如'lr'），可直接读取对应值。但需注意，.pth文件是二进制文件，需先加载为字典对象。

二、使用PyTorch的lr_scheduler模块

PyTorch提供了torch.optim.lr_scheduler模块，可方便地加载和查看学习率。

加载优化器状态字典

首先，需要将.pth文件加载为Python字典：

import torch

from torch.optim.lr_scheduler import get_lr

假设pth文件路径为 'optimizer.pth'

optimizer_state = torch.load('optimizer.pth')

获取学习率

使用get_lr（）方法获取学习率列表：

learning_rates = get_lr(optimizer_state)

print(learning_rates) 输出类似 [0.001, 0.001] 的列表

若学习率存储在嵌套字典中（如{'base_lr': 0.001, 'scheduler': {'lr': 0.001}}），get_lr（）会递归提取所有学习率。

三、注意事项

键名匹配

若学习率存储的键名不是默认的'lr'，需在get_lr（）中指定正确的键（如'base_lr'）。

环境兼容性

确保使用与训练时相同的PyTorch版本，避免因版本差异导致加载失败。

四、示例代码

以下是完整示例代码：

import torch

from torch.optim.lr_scheduler import get_lr

加载.pth文件