optimizer = torch.optim.SGD是干什么的

`torch.optim.SGD` 是一个优化器，它实现了随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent，SGD）。在深度学习中，我们通常需要最小化一个损失函数，以便能够得到最佳的模型参数。优化器就是用来帮助我们完成这个目标的工具。

具体而言，`torch.optim.SGD` 会在每次训练迭代中，根据当前的梯度来更新模型参数。SGD 是一种基本的优化方法，它通过不断地迭代来逐渐减小损失函数的值，直到找到一个最小值。在训练过程中，我们需要不断调整优化器的超参数，例如学习率等，以便得到更好的训练效果。

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trainer=torch.optim.SGD()

这段代码是定义了一个优化器（optimizer），具体来说是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）优化器。在使用深度学习模型时，我们需要对模型进行训练，这个过程就需要使用优化器来更新模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。

在使用 SGD 优化器时，我们需要指定一些参数，比如学习率（learning rate），动量（momentum）等。例如，可以这样定义一个 SGD 优化器：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

其中，`model.parameters()` 表示要优化的模型参数，`lr=0.01` 表示学习率为 0.01，`momentum=0.9` 表示动量为 0.9。在训练过程中，我们可以使用 `optimizer.step()` 来更新模型参数，使用 `optimizer.zero_grad()` 来清空梯度。

ecayRate = 0.987 my_lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer=optimizer, gamma=decayRate)

在PyTorch中，`torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR` 是一个学习率调度器，用于根据指数衰减规律调整优化器的学习率。`ecayRate` 变量值为 `0.987` 表示每次迭代后，学习率会按照这个比率下降。

参数解析：

- `optimizer`: 这是你选择的优化器实例，如 `torch.optim.SGD`, `torch.optim.Adam` 等，用来更新模型的权重。
- `gamma` 或 `decayRate`: 这个参数决定了学习率的衰减程度，例如设置为 `0.987` 意味着每一步（通常对应一次epoch或一批次训练）学习率就会乘以 `(1 - 0.987)`，也就是大约减少98.7%。如果 `gamma` 接近于1（如0.99），则学习率下降得较慢；接近于0，则学习率快速降至零。

使用这个调度器的一般步骤如下：

# 初始化模型、损失函数和优化器
model = ...
criterion = ...
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=initial_learning_rate)

# 创建 ExponentialLR 实例
my_lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, decayRate=0.987)

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        # 前向传播、计算损失、反向传播
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 在每个epoch结束时调整学习率
    my_lr_scheduler.step()