optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5)

这行代码创建了一个名为 "optimizer" 的优化器对象，使用的是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）算法，用于更新神经网络模型中的参数。

具体来说，这里使用了 torch.optim.SGD 类来创建优化器对象。它接受两个参数：net.parameters() 用于指定需要被优化的参数，lr=0.5 用于设置学习率（learning rate）为 0.5。

下面是一个示例代码，展示了如何使用 SGD 优化器来更新神经网络模型的参数：

import torch
import torch.optim as optim

# 创建神经网络模型
net = Net(dim_in=1, dim_out=10, class_number=1)

# 创建优化器对象
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5)

# 在训练过程中使用优化器更新模型参数
for inputs, labels in dataloader:
    # 前向传播和计算损失
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    
    # 梯度清零
    optimizer.zero_grad()
    
    # 反向传播和更新参数
    loss.backward()
    optimizer.step()

在训练过程中，首先进行前向传播计算输出和损失，然后使用 optimizer.zero_grad() 将梯度清零，再进行反向传播计算梯度，并使用 optimizer.step() 来更新参数。通过迭代训练数据，不断更新参数，最终实现模型的优化。