optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1)，正常情况下，lr多少合适

学习率的大小通常需要根据具体的模型和数据集进行调整，不能一概而论。一般来说，学习率的选择应该遵循以下原则：

1. 如果学习率过小，模型的学习速度就会变得很慢，需要更长的时间才能收敛到最优解。

2. 如果学习率过大，模型的训练过程就会不稳定，会出现震荡或者不收敛的情况。

因此，推荐先从一个较小的学习率开始，例如0.1或0.01，然后根据模型在训练集上的表现来逐步调整学习率的大小。可以使用学习率调度器来自动调整学习率。

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optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5)

这行代码创建了一个名为 "optimizer" 的优化器对象，使用的是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）算法，用于更新神经网络模型中的参数。

具体来说，这里使用了 torch.optim.SGD 类来创建优化器对象。它接受两个参数：net.parameters() 用于指定需要被优化的参数，lr=0.5 用于设置学习率（learning rate）为 0.5。

下面是一个示例代码，展示了如何使用 SGD 优化器来更新神经网络模型的参数：

import torch
import torch.optim as optim

# 创建神经网络模型
net = Net(dim_in=1, dim_out=10, class_number=1)

# 创建优化器对象
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5)

# 在训练过程中使用优化器更新模型参数
for inputs, labels in dataloader:
    # 前向传播和计算损失
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    
    # 梯度清零
    optimizer.zero_grad()
    
    # 反向传播和更新参数
    loss.backward()
    optimizer.step()

在训练过程中，首先进行前向传播计算输出和损失，然后使用 optimizer.zero_grad() 将梯度清零，再进行反向传播计算梯度，并使用 optimizer.step() 来更新参数。通过迭代训练数据，不断更新参数，最终实现模型的优化。

请解释这段代码：optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = 1)

这段代码是在使用PyTorch库中的torch.optim.SGD类创建了一个名为optimizer的对象，并且将模型参数(model.parameters())和学习率(lr = 1)作为参数传递给SGD优化器。

SGD代表随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent），是一种常用的优化算法，用于训练神经网络和更新模型参数。它通过在每个训练样本上计算损失函数的梯度，并利用梯度信息来更新模型参数，以最小化损失函数。

在创建SGD优化器对象时，需要传入两个参数。第一个参数是model.parameters()，表示要优化的模型参数集合。这个参数通常通过调用模型的parameters()方法来获取。第二个参数是学习率(lr)，它控制了每次参数更新的步长大小。学习率越大，参数更新得越快，但可能会导致不稳定的训练过程；学习率越小，参数更新得越慢，但可能会需要更多的训练迭代次数。

通过创建SGD优化器对象并传入模型参数和学习率，可以使用该优化器来更新模型参数，实现模型的训练过程。在训练过程中，通常会反复调用优化器的step()方法来计算梯度并更新参数。