torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.03)

`torch.optim.SGD`是PyTorch中的一个随机梯度下降优化器。它用于更新神经网络模型中的参数，以最小化损失函数。在这个例子中，`net.parameters()`表示网络模型中的可学习参数，`lr=0.03`表示学习率为0.03，即每次更新参数时的步长。通过调用这个优化器的`step()`方法，可以更新模型的参数。

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trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)

这段代码定义了一个优化器trainer，使用PyTorch中的SGD优化算法来优化神经网络模型net的参数。其中，net.parameters()返回模型中所有需要被优化的参数，lr=0.03表示学习率为0.03，即每次更新参数时的步长大小。在训练模型时，我们会多次迭代整个数据集，每次迭代中会使用优化器trainer来更新模型的参数，使得模型在训练数据上的预测结果更加准确。

trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)解释含义

这行代码创建了一个SGD优化器对象，该优化器将用于更新神经网络中所有可训练参数的值。SGD代表随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent），是一种常用的优化算法。`net`是指神经网络模型对象，`net.parameters()`返回模型中所有可训练参数的迭代器。`lr`是学习率（learning rate），控制了每次参数更新的步长大小，即这个参数调整了每次迭代时的步长大小，越大则每次迭代的步长越大，可能更快地收敛，但是会有可能会导致无法收敛，越小则每次迭代的步长越小，收敛速度会变慢，但是会更容易收敛。