以下是一个简单的PyTorch代码示例，演示了如何使用StepLR学习率调度器进行学习率调整：

import torch
from torch.optim import SGD
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

# 定义模型和损失函数
model = torch.nn.Linear(10, 1)
loss_fn = torch.nn.MSELoss()

# 定义优化器和学习率调度器
optimizer = SGD(model.parameters(), lr=0.01)
lr_step = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

# 训练模型
for epoch in range(20):
    # 计算前向传播结果
    x = torch.randn(16, 10)
    y = torch.randn(16, 1)
    y_pred = model(x)

    # 计算损失函数值
    loss = loss_fn(y_pred, y)

    # 更新模型参数
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 调整学习率
    lr_step.step()

    # 打印当前epoch和学习率
    print('Epoch [{}/{}], lr: {:.6f}, Loss: {:.6f}'
          .format(epoch+1, 20, optimizer.param_groups[0]['lr'], loss.item()))

其中，optimizer是优化器对象，用于更新模型的参数，step_size和gamma是两个参数，用于控制学习率的调整。lr_step是一个学习率调度器对象，它将在训练过程中根据指定的策略调整学习率。

具体来说，StepLR是一个PyTorch中的学习率调度器，它实现了按步长调整学习率的策略。在训练过程中，学习率调度器会根据预定义的策略调整学习率。在StepLR中，每隔指定的step_size个epoch，学习率将乘以gamma，以降低学习率。具体的调整公式为：

new_lr = lr * gamma ** (epoch // step_size)

其中，lr是初始学习率，gamma是衰减因子，epoch是当前训练的epoch数，step_size是调整间隔，即每隔多少个epoch调整一次学习率。

在使用StepLR时，需要将其作为参数传递给优化器对象。在每个epoch结束后，学习率调度器会自动调整学习率。例如，如果step_size=10，gamma=0.1，那么每10个epoch，学习率将乘以0.1，即降低一个数量级。

回到代码中，lr_step对象是用于控制优化器对象中学习率的，每当训练到一个指定的epoch，它会自动调整学习率，以使训练更加稳定和高效。在训练过程中，我们可以通过访问optimizer.param_groups属性来查看当前的学习率。例如，如果优化器只有一个参数组，我们可以使用以下代码来查看当前的学习率：

print(optimizer.param_groups[0]['lr'])

StepLR是PyTorch中的一个学习率调度器，可以按步长调整学习率。使用StepLR需要指定调整间隔和衰减因子。通过将StepLR对象作为参数传递给优化器对象，我们可以在训练过程中动态地调整学习率，以帮助模型更好地适应训练数据。