torch.optim.Adagrad

torch.optim.Adagrad是一种自适应学习率优化算法，它会根据每个参数的历史梯度值来调整学习率。具体来说，Adagrad会为每个参数维护一个累加平方梯度的缓存，然后将学习率除以这个缓存的平方根。这样，参数在更新时，梯度较大的参数的学习率会相应地减小，而梯度较小的参数的学习率会相应地增大，从而使得每个参数都能够得到适当的更新。Adagrad的优点是可以自动调整学习率，适用于稀疏数据和非平稳目标函数。但是，由于缓存的累加平方梯度会不断增加，因此学习率会不断减小，可能会导致学习率过小，从而使得模型无法收敛。

使用torch.optim.Adagrad的方法与其他优化算法类似，需要先构造一个Adagrad优化器对象，然后在训练过程中调用它的step()方法来更新模型参数。在每次更新前，需要先调用zero_grad()方法来清空之前的梯度缓存。