为什么pytorch中的学习率(LR)不低于1e-08？

在PyTorch中，学习率(LR)不建议设置低于1e-08的原因有以下几点：

1. 数值稳定性：较小的学习率可能导致数值不稳定的情况，特别是在计算梯度和参数更新时。当学习率过低时，梯度的绝对值可能会很小，这样在进行参数更新时，可能会导致参数的微小变化，这种情况下模型的收敛速度会非常慢甚至难以收敛。
2. 计算效率：学习率越小，模型收敛所需的迭代次数就越多。当学习率过低时，模型需要更多的迭代才能达到较好的训练效果，这会增加整个训练过程的时间和计算成本。
3. 局部最小值：学习率过低可能使得模型陷入局部最小值，并难以跳出。较小的学习率使得参数更新的步长较小，这可能导致模型只能在局部最小值附近震荡而无法跳出局部最小值。适当的学习率可以帮助模型更好地在参数空间中搜索全局最小值。

总之，学习率的选择需要平衡模型的数值稳定性、计算效率和避免陷入局部最小值的能力。在PyTorch中，1e-08是一个相对较小的学习率，能够在一定程度上满足这些要求。然而，对于特定的问题和模型架构，需要根据经验和实验来选择最佳的学习率。