TORCH.OPTIM介绍

TORCH.OPTIM是PyTorch中的一个模块，提供了各种优化算法的实现，用于训练深度学习模型。它包含了许多常用的优化算法，如SGD、Adam、Adagrad等。

TORCH.OPTIM中提供的常用优化算法包括：

1. SGD（随机梯度下降）：是一种常用的优化算法，通过随机选择样本进行梯度下降，可以快速地更新模型参数，但容易陷入局部最优解。
2. Adam：是一种基于梯度的优化算法，具有自适应性，可以快速地收敛到全局最优解。
3. Adagrad：是一种基于梯度的优化算法，具有自适应性，可以对不同的参数进行不同的调整，从而更好地适应不同的数据分布。
4. Adadelta：是一种基于梯度的优化算法，可以自适应地调整学习率，从而更好地适应不同的数据分布。

使用TORCH.OPTIM可以方便地实现各种优化算法，从而训练出更加准确和鲁棒的深度学习模型。在实际应用中，选择合适的优化算法可以极大地影响模型的训练效果和收敛速度。因此，了解和使用TORCH.OPTIM中提供的优化算法是非常重要的。