torch.optim.Optimizer

`torch.optim.Optimizer`是PyTorch中优化算法的基类，用于实现各种优化算法。它提供了一种统一的接口，可以在训练深度学习模型时使用不同的优化算法。

通过继承`torch.optim.Optimizer`类，可以自定义自己的优化算法。在使用优化器时，需要传入要优化的模型参数和一些配置参数，然后调用`optimizer.step()`方法更新模型参数。

PyTorch中提供了许多常用的优化器，如SGD、Adam、RMSprop等，它们都是`torch.optim.Optimizer`类的子类。每个优化器都具有自己特定的优化策略和超参数，可以根据具体的任务选择合适的优化器。

下面是一个使用SGD优化器的示例：

import torch
import torch.optim as optim

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

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

# 在每个训练迭代中进行以下操作
optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
output = model(input)  # 前向传播
loss = criterion(output, target)  # 计算损失
loss.backward()  # 反向传播
optimizer.step()  # 更新模型参数

在上述示例中，我们首先定义了一个SGD优化器，指定了要优化的模型参数、学习率和动量参数。然后，在每个训练迭代中，我们先将梯度清零，然后进行前向传播、计算损失、反向传播和更新模型参数的操作。

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