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在进行lr模型训练时，我们经常需要设定一些参数来优化模型的性能。其中一个重要的参数就是lr，即学习率。学习率的大小直接影响到模型的收敛速度和性能表现。在训练过程中，我们通常会预设一个初始的学习率，然后根据模型在训练集上的表现来动态调整学习率的大小，以达到更好的效果。
那么lr预设在哪个文件夹呢？其实，lr并不是一个文件夹，而是一个参数，需要在代码中进行设定。一般来说，lr这个参数会在模型的训练过程中被设置，而不是存储在某个文件夹中。在训练过程中，我们可以通过调用相关的库函数来设置lr的数值，比如在PyTorch中可以通过optimizer来设定学习率的大小。
当然，在一些特定的情况下，我们也可以将lr的数值保存在文件中，比如通过配置文件来设置lr的数值，然后在代码中读取这个配置文件来获取lr的数值。这样做的好处是可以方便地修改lr的数值，而不需要修改源代码。但总体来说，lr这个参数并不是存储在文件夹中的，而是在代码中进行设置和调整的。
lr预设在哪个文件夹这个问题并不适用，lr是一个模型训练中的重要参数，需要在代码中设定和调整。希望通过本文的介绍，读者能够更好地理解lr参数的作用和设置方法，从而在训练模型时取得更好的效果。