pytorch的optimizer

PyTorch提供了许多用于优化模型的优化器。优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的工具。以下是一些常用的PyTorch优化器：

1. `torch.optim.SGD`: 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）优化器。它通过计算数据的小批量梯度来进行参数更新。
2. `torch.optim.Adam`: Adam优化器是一种自适应学习率优化算法，结合了Adagrad和RMSprop的优点。
3. `torch.optim.RMSprop`: RMSprop优化器也是一种自适应学习率优化算法，它使用指数加权平均来平衡历史梯度和当前梯度。
4. `torch.optim.Adagrad`: Adagrad优化器根据参数的历史梯度调整学习率。它对频繁出现的梯度较小的参数有较大的学习率，对不经常出现的梯度较大的参数有较小的学习率。

这些只是一些常用优化器，PyTorch还提供了其他优化器，如`torch.optim.AdamW`、`torch.optim.Adadelta`、`torch.optim.Adamax`等。