Loss()opt = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.0001

在PyTorch中，`torch.optim.SGD`是一个优化器，用于训练神经网络模型。当你看到`model.parameters()`时，这是指代模型的所有可学习参数（如权重和偏置）。`lr = 0.0001`设置了学习率，这是更新模型参数时的步长大小。`Loss()` opt这一部分通常是在定义优化过程，这里的`Loss()`可能是某个损失函数的名称，它会根据训练数据计算模型预测与实际标签之间的差异。

完整的代码段意味着你在创建一个SGD（随机梯度下降）优化器，用于最小化特定损失函数，然后准备对模型进行训练。举个例子：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001) # 创建优化器
loss_fn = Loss() # 假设Loss()是一个已定义好的损失函数

for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad() # 每轮迭代前清零梯度
    outputs = model(inputs) # 获取模型预测
    loss = loss_fn(outputs, labels) # 计算损失
    loss.backward() # 反向传播误差
    optimizer.step() # 使用优化器更新参数