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。

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optimizer=torch.optim.SGD(params,lr=0.005,momentum=0.9,weight_decay=0.00005)

你好！对于这个问题，我可以解释一下你提供的代码。

在这行代码中，你使用了PyTorch中的torch.optim模块来定义一个优化器(optimizer)。具体来说，你使用了SGD（随机梯度下降）优化算法来更新模型的参数。

参数`params`表示你想要优化的参数，它可以是一个模型的参数列表。

`lr=0.005`表示学习率（learning rate）的初始值为0.005。学习率决定了每次参数更新的步长，较大的学习率可以使模型更快地收敛，但可能会导致不稳定性，较小的学习率则可能导致收敛速度过慢。

`momentum=0.9`表示动量（momentum）参数的值为0.9。动量可以加速SGD在相关方向上前进，并减少在垂直方向上的摆动。它可以帮助SGD在梯度更新中保持较稳定的方向。

`weight_decay=0.00005`表示权重衰减（weight decay）的系数为0.00005。权重衰减是一种正则化技术，用于减小模型参数的大小，从而防止过拟合。

综上所述，该行代码创建了一个SGD优化器，并设置了学习率、动量和权重衰减等参数。这个优化器可以用于更新模型的参数，以便更好地拟合训练数据。如果你还有其他问题，欢迎继续提问！

定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)，对这一行代码做出等效修改

等效修改可以是：

criterion = nn.NLLLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)

这里使用了交叉熵损失函数的等效替代品负对数似然损失函数，并且使用了随机梯度下降优化器的等效替代品带动量的随机梯度下降优化器。