解决方法如下所示：

import torch
from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR

# 定义自定义的学习率调度函数
def lr_lambda(epoch):
    if epoch < 10:
        return 0.1
    elif epoch < 20:
        return 0.01
    else:
        return 0.001

# 创建优化器和学习率调度器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lr_lambda)

# 在训练循环中使用学习率调度器
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    scheduler.step()

在上述示例中，首先定义了一个自定义的学习率调度函数lr_lambda，该函数根据当前的训练epoch返回相应的学习率。然后，使用torch.optim.SGD创建了一个优化器，并将定义的学习率调度函数lr_lambda传递给LambdaLR类的lr_lambda参数。最后，在训练循环中使用scheduler.step()方法来更新优化器的学习率。