要优化的网络参数，在这里需要注意的是传入的网络参数必须使可以迭代的对象。 （1）如果我们只是想优化一个网络，那么我们就把一整个网络看做一个param_groups，params参数的赋值为model.parameters()。

在网络优化中，参数通常指的是神经网络模型中的权重和偏置等可学习组件。为了能够有效地进行训练，这些参数需要满足迭代的要求，即它们应该是可更新的并且可以在每次训练迭代中改变其值。当你想要优化整个网络时，你需要将网络作为一个整体考虑，这时可以使用`model.parameters()`方法获取所有参数。这个方法会返回一个生成器，包含了模型中所有的参数字典，每个字典代表一组参数。

举个例子：

# 假设你有一个PyTorch模型model
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # 使用Adam优化器
for param_group in optimizer.param_groups:  # 迭代每个参数组
    print(param_group['lr'])  # 查看当前的学习率

optimizer.step()  # 更新参数

在这里，`optimizer.param_groups`是一个列表，每个元素都是一个字典，包含有关该参数组的一些信息，如学习率、权重衰减等。通过`optimizer.step()`，你可以对整个网络的所有参数进行一次梯度下降操作。