PyTorch中的优化器和损失函数具体展开讲讲

PyTorch中常用的优化器包括SGD、Adam、Adagrad、Adadelta等，其中SGD为随机梯度下降法，Adam为自适应矩估计优化器，Adagrad为自适应学习率优化器，Adadelta为自适应学习率优化器。

损失函数通常根据任务不同而选择不同的函数，如分类任务常用交叉熵损失函数，回归任务常用均方误差损失函数，语言模型任务常用负对数损失函数等。

优化器和损失函数一般搭配使用，通过反向传播算法计算损失函数关于模型参数的梯度，并利用优化器调整模型参数，使得损失函数值不断降低，最终得到一个优秀的模型。