學習率（learning rate）是機器學習和深度學習算法中的壹個重要超參數，用於控制每次更新模型參數時的步長大小。在訓練過程中，了解當前學習率的取值對於調整模型的性能和收斂速度非常重要。學習率的具體取值可能取決於所使用的機器學習框架和算法，以下是壹些常見的查看學習率的方法：
通過代碼查看：如果您使用的是Python或其他編程語言進行機器學習或深度學習，可以在訓練過程中打印或記錄學習率的值。具體代碼取決於您所使用的框架和算法。例如，在TensorFlow中，您可以通過以下方式查看學習率：
pythonCopy codeimport tensorflow as tflearning_rate = tf.keras.optimizers.Adam().learning_rate.numpy()print("Learning rate:", learning_rate)
請註意，這只是壹個示例，具體的代碼取決於您的機器學習框架和優化器。
通過訓練日誌或可視化工具查看：許多機器學習框架提供了訓練日誌和可視化工具，您可以使用這些工具來查看學習率的變化。例如，TensorBoard是TensorFlow的可視化工具，可以顯示訓練過程中學習率的變化曲線。
查看模型參數：有些機器學習模型的參數中包含了學習率的信息。您可以查看模型的參數，找到與學習率相關的參數，並檢查其取值。請註意，這種方法僅適用於某些模型和特定的實現。