如我用SGD作为优化器momentum设置多大合适

对于这个问题，我可以提供一些有用的参考建议，但我不能确切回答这个问题。一般来说，momentum的合适设置需要考虑许多因素，如数据集大小、初始学习率和批量大小等。常见的设置值为0.9或0.95，但最终的最佳设置取决于实际情况和试验结果。您也可以尝试使用不同的设置并比较结果来决定最佳设置。

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基于百度飞浆的InfoGNA算法实验中SGD优化器和momentum优化器，学习率以及epoch的作用，以及修改它们对实验的影响

学习率和epoch是深度学习中常用的超参数，它们对模型的训练效果有很大的影响。SGD和momentum是优化器中常用的两种算法，SGD是一种基本的梯度下降算法，而momentum则可以在一定程度上防止梯度消失或者梯度爆炸的情况出现。

在使用SGD优化器时，较小的学习率可以使模型更加稳定，但可能会导致模型收敛速度较慢；较大的学习率可以使模型的收敛速度加快，但可能会导致模型不稳定、震荡或者无法收敛。而epoch则是指训练数据集迭代的次数，epoch越大，模型的训练时间就越长，但是模型的效果可能会更好。

在使用momentum优化器时，较小的学习率可以使模型更加稳定，但可能会导致模型收敛速度较慢；较大的学习率可以使模型的收敛速度加快，但可能会导致模型不稳定、震荡或者无法收敛。同时，momentum参数的调整也会影响模型的训练效果。

总的来说，学习率和epoch以及优化器的选择都需要根据具体的实验任务和数据集来进行调整，以达到最好的训练效果。

if args.solver == 'adam': optimizer = torch.optim.Adam(param_groups, args.lr, betas=(args.momentum, args.beta)) elif args.solver == 'sgd': optimizer = torch.optim.SGD(param_groups, args.lr, momentum=args.momentum)这两个优化器是什么含义？怎么起作用？

这段代码是根据输入参数来选择使用Adam优化器还是SGD优化器。这两个优化器都是用于优化神经网络模型的参数。

Adam优化器（AdamOptimizer）是一种基于梯度的优化算法，它结合了动量法和自适应学习率的特点。它能够根据每个参数的梯度自适应地调整学习率，并且通过动量来加速收敛过程。Adam优化器的参数包括学习率（lr）、动量系数（betas）和权重衰减（weight decay）等。

SGD优化器（SGDOptimizer）是随机梯度下降法的一种变体。它在每个训练样本上计算梯度，并使用学习率来更新模型参数。SGD优化器的参数包括学习率（lr）、动量系数（momentum）等。

在这段代码中，根据args.solver的取值，选择相应的优化器来进行模型参数的优化。选择合适的优化器可以提高模型的训练效果和收敛速度。