您提到的 "lr预设" 可能指的是机器学习或深度学习中的学习率预设（Learning Rate Preset）。学习率是模型训练过程中的一个重要参数，它决定了模型权重更新的步长。不同的任务和模型可能需要不同的学习率设置。
如果您是在询问某个特定工具或框架中的 "lr预设"，请提供更多的上下文信息，以便我能够更准确地回答您的问题。例如，某些深度学习框架可能有内置的学习率调度策略或预设值，这些预设值可能已经过优化，适用于特定的任务或模型。
如果您是在询问如何设置学习率，通常需要根据任务的性质、模型的复杂性、数据的规模和质量等因素进行试验和调试，以找到最适合的学习率。一些常用的学习率调整策略包括：
1. 网格搜索或随机搜索：在不同的学习率范围内进行试验，以找到最佳的学习率。
2. 学习率衰减：随着训练的进行，逐渐减小学习率，使模型在训练的后期更加稳定。
3. 学习率预热：在训练的初始阶段使用较小的学习率，然后逐渐增加到预设的学习率，以帮助模型更快地收敛。
如果您有更具体的问题或需要关于学习率设置的更多信息，请提供更多的细节。