讲解optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1, momentum=0.98)、

这句话的含义和作用是什么？

这句话表示使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）算法作为优化器，对神经网络的参数进行更新。其中lr表示学习率，即每次参数更新时调整的步长大小；momentum表示动量，是为了加速梯度下降过程，防止在局部最小值处卡住。

相关问题

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr, momentum=0.9);

这行代码中使用了 PyTorch 的优化器 SGD，将模型的参数 model.parameters() 作为输入，并指定了学习率 lr 和动量 momentum 的值为 0.9。

因此，你需要确保在代码的前面正确导入了 PyTorch 和优化器 SGD，而且模型 model 已经正确定义。同时，你需要检查学习率和动量参数是否符合你的训练需求，如是否需要调整学习率的初始值、学习率的衰减方式等。

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

这行代码使用了PyTorch中的随机梯度下降优化器（Stochastic Gradient Descent，SGD），用于对MobileNetV2模型的参数进行优化。其中：

- `optim`是PyTorch中的优化器模块；
- `SGD`表示使用随机梯度下降优化器；
- `model.parameters()`表示需要优化的参数，即MobileNetV2模型中的所有权重和偏置；
- `lr=0.01`表示学习率（learning rate）的大小，即每次参数更新时的步长；
- `momentum=0.9`表示动量（momentum）的大小，用于加速梯度下降过程，避免参数更新过于频繁。

该优化器的作用是在模型训练过程中，以每次参数更新的方式逐渐调整模型的权重和偏置，从而最小化损失函数（loss function）。通常情况下，学习率和动量的大小会根据具体情况进行调整，以达到更好的模型训练效果。