torch.optim.RMSprop（）

`torch.optim.RMSprop()` 是 PyTorch 提供的一个基于RMSProp算法的优化器。RMSProp算法是一种自适应学习率的优化算法，它能够在训练过程中自动调整每个参数的学习率，从而提高模型的收敛速度和泛化能力。RMSProp算法具体的数学公式可以参考论文《[Hinton, G. E. (2012). Neural Networks for Machine Learning](http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/slides/lecture_slides_lec6.pdf)》。

在使用`torch.optim.RMSprop()`时，我们可以指定一些参数，比如学习率、权重衰减（weight decay）、动量（momentum）等，以调整优化器的行为。例如：

import torch
import torch.optim as optim

# 定义模型和损失函数
model = ...
criterion = ...

# 定义RMSprop优化器，并指定一些参数
optimizer = optim.RMSprop(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        # 前向计算
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

在上面的例子中，我们使用`optim.RMSprop()`定义了一个RMSprop优化器，并指定了学习率为0.01，权重衰减为0.001，动量为0.9。在训练过程中，我们使用这个优化器来更新模型的参数。