lr0和lrf ：

在深度学习中，lr0 和 lrf 是两个与学习率（learning rate）相关的参数，通常用于指定学习率的初始值和最终值。以下是这两个参数的具体含义：

• lr0: 初始学习率（initial learning rate）。这是训练开始时使用的学习率。学习率是优化算法（如 SGD、Adam 等）在参数空间中更新模型权重时所采用的步长。一个合适的初始学习率对于模型能否快速收敛以及达到好的性能至关重要。

• lrf: 最终学习率（final learning rate）或学习率因子（learning rate factor）。这个参数通常用于指数衰减或多项式衰减的学习率调度策略中。例如，在指数衰减中，学习率会随着训练的进行按照一定的指数规律逐渐减小。lrf 通常与初始学习率 lr0 相乘，以确定后续各个 epoch 的学习率。

在某些情况下，lrf 也可以是一个乘数，用于在训练过程中按比例调整学习率。例如，如果使用学习率衰减策略，每个 epoch 的学习率可能是前一个 epoch 的 (1 - lrf) 倍。

lr0 和 lrf 都被设置为 0.001，这意味着初始学习率是 0.001，并且可能有一个与之配套的学习率衰减策略，使得学习率随着训练的进行逐渐减小。然而，具体的衰减方式需要结合其他参数或训练代码的具体实现来确定。

epochs=100：