pytorch中小批量随机梯度下降

小批量随机梯度下降（Mini-Batch Stochastic Gradient Descent）是一种常见的神经网络训练算法，也是PyTorch中的一种优化器。它在每一次迭代中随机地选择一小部分数据（称为“批次”），并使用这些数据来更新网络参数。相比于全批量随机梯度下降（SGD），小批量随机梯度下降在训练过程中更快、更稳定，同时也更容易跳出局部最优解。

在PyTorch中，可以使用torch.optim.SGD来进行小批量随机梯度下降。在使用时，需要指定学习率（learning rate）、动量（momentum）等超参数，并在每个迭代周期中手动计算损失函数的梯度，然后通过optimizer.step()来更新网络参数。