encoder.train() cls_classifier.train() cls_classifier2.train() cls_classifier3.train()如何设置优化器

在这种情况下，可以使用一个优化器来更新encoder和三个分类器的参数。常见的优化器有SGD、Adam、Adagrad等，选择哪个优化器需要根据具体情况进行实验和选择。例如，可以使用Adam优化器来更新所有参数，代码如下：

import torch.optim as optim

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(params=[{'params': encoder.parameters()}, 
                               {'params': cls_classifier.parameters()}, 
                               {'params': cls_classifier2.parameters()}, 
                               {'params': cls_classifier3.parameters()}], 
                       lr=0.001)

# 在训练过程中使用优化器更新参数
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

这里使用了Adam优化器，并将encoder和三个分类器的参数分别加入优化器。在训练过程中，先将梯度清零，然后计算损失函数的梯度，最后调用`optimizer.step()`函数更新参数。