pytorch常见优化器

PyTorch中常见的优化器有：

1. SGD (Stochastic Gradient Descent)：随机梯度下降法，是最基本的优化器，使用最广泛。它通过计算每个样本的损失函数梯度来更新模型参数。

2. Adam (Adaptive Moment Estimation)：自适应矩估计算法，是一种自适应学习率优化算法。它基于梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率，能够有效地处理稀疏梯度和非平稳目标函数。

3. Adagrad (Adaptive Gradient Algorithm)：自适应梯度算法，是一种自适应学习率优化算法。它通过累积每个参数的梯度平方和来自适应地调整每个参数的学习率，在学习初期效果非常好，但随着训练的进行，学习率会逐渐减小，导致模型学习速度变慢。

4. Adadelta (Adaptive Delta)：自适应 Delta 算法，是一种自适应学习率优化算法。它基于梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来自适应地调整每个参数的学习率，能够有效地处理学习率下降过快的问题。

5. RMSprop (Root Mean Square Propagation)：均方根传播算法，是一种自适应学习率优化算法。它通过累积每个参数的梯度平方和来自适应地调整每个参数的学习率，并使用一个移动平均来平滑学习率的变化，能够有效地处理稀疏梯度和非平稳目标函数。

6. AdamW：Adam的一种变体，主要的区别在于对权重衰减的处理方法不同，AdamW采用L2正则化的方式。

以上是PyTorch中常见的优化器，每种优化器都有其独特的优势和适用场景，需要根据具体情况选择。