torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.1)

`torch.optim.SGD` 是 PyTorch 中实现随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）优化算法的类。它用于优化神经网络模型的参数，使其能够更好地拟合训练数据。

在给定的代码中，`torch.optim.SGD` 的参数是 `net.parameters()` 和 `lr=0.1`。`net.parameters()` 是一个函数调用，用于获取神经网络模型 `net` 中的所有可学习参数。这些参数包括权重和偏置项等。

`lr=0.1` 是学习率（learning rate）的设定，它控制每次参数更新的步长大小。学习率越大，每次更新的步长越大；学习率越小，每次更新的步长越小。选择适当的学习率可以影响模型的收敛速度和性能。

通过将 `net.parameters()` 和学习率作为参数传递给 `torch.optim.SGD`，可以创建一个随机梯度下降优化器对象，用于更新神经网络模型的参数。在训练过程中，可以使用该优化器的 `step` 方法来更新模型的参数，从而最小化损失函数并提高模型性能。