在Torch中选择合适的学习率通常需要进行一些实验和调整。以下是一些常见的方法：
学习率调度器：Torch中内置了许多学习率调度器，如torch.optim.lr_scheduler.StepLR、torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR、torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau等，可以根据不同的需求选择合适的学习率调度器。
学习率范围测试（LR Range Test）：LR Range Test是一种通过逐渐增加学习率来找到合适学习率的方法。可以使用torch-lr-finder等工具进行LR Range Test。
手动调整：根据训练过程中模型的表现，可以手动调整学习率，尝试不同的学习率值，找到最适合的学习率。
可视化工具：使用可视化工具如TensorBoard等来监控模型的训练过程，观察学习率对模型性能的影响，帮助选择合适的学习率。
总之，选择合适的学习率需要根据具体的模型和任务进行实验和调整，通过不断尝试和观察找到最合适的学习率值。