解释def sgd(x1, x2, s1, s2, f_grad): g1, g2 = f_grad(x1, x2) # 模拟有噪声的梯度 g1 += torch.normal(0.0, 1, (1,)) g2 += torch.normal(0.0, 1, (1,)) eta_t = eta * lr() return (x1 - eta_t * g1, x2 - eta_t * g2, 0, 0)

这段代码定义了一个名为 `sgd` 的函数，用于执行随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）的优化步骤。

具体解释如下：
- `x1` 和 `x2` 是当前的变量值。
- `s1` 和 `s2` 是内部状态变量，此处未被使用。
- `f_grad` 是一个函数，用于计算目标函数在 `(x1, x2)` 处的梯度。
- 在函数内部，首先通过调用 `f_grad(x1, x2)` 来计算目标函数在 `(x1, x2)` 处的梯度值，并将结果分别赋给 `g1` 和 `g2`。
- 接着，通过调用 `torch.normal(0.0, 1, (1,))` 来生成均值为 0、标准差为 1 的正态分布随机数，并将其与梯度值相加，以模拟带有噪声的梯度。
- `eta_t = eta * lr()` 计算学习率 `eta` 与当前学习率 `lr()` 的乘积，并将结果赋给变量 `eta_t`。
- 最后，返回更新后的变量值 `(x1 - eta_t * g1, x2 - eta_t * g2, 0, 0)`。其中，`eta_t * g1` 和 `eta_t * g2` 分别表示根据梯度进行的更新步骤，`0` 和 `0` 分别表示未使用的内部状态变量。