pytorch的优化器有哪些

PyTorch提供了多种优化器，常用的包括：

1. `torch.optim.SGD`：随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）优化器。
2. `torch.optim.Adam`：Adam优化器，基于自适应矩估计的一阶梯度优化方法。
3. `torch.optim.Adagrad`：Adagrad优化器，根据参数的历史梯度进行自适应调整学习率。
4. `torch.optim.RMSprop`：RMSprop优化器，采用指数加权平均的方式调整学习率。
5. `torch.optim.AdamW`：AdamW优化器，Adam的一种改进版本，使用权重衰减（weight decay）进行正则化。
6. `torch.optim.Adadelta`：Adadelta优化器，具有自适应学习率和动量的优化方法。
7. `torch.optim.Adamax`：Adamax优化器，Adam的一种变体，使用无穷范数进行梯度归一化。

这些优化器在PyTorch中都有相应的实现，并且提供了许多可调节的参数，如学习率、权重衰减等。你可以根据具体的任务和需求选择合适的优化器来训练和优化模型。