criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001),介绍一下这段代码，详细介绍MSE函数的工作原理，以及他是如何计算多维数组的loss值问题，还有后面的优化器处理

这段代码是用PyTorch框架实现的深度学习模型的训练过程，其中包括损失函数和优化器的定义。具体解释如下：

- `nn.MSELoss()` 是一个均方误差损失函数，用于衡量模型输出和标签之间的差异。MSE损失函数的计算方法为将预测值与真实值之间的差值平方后求平均，即 $\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y_i})^2$ ，其中 $y_i$ 是真实值，$\hat{y_i}$ 是模型的预测值，$n$ 是样本数。MSE损失函数越小，表示模型的预测结果与真实结果越接近。MSE损失函数适用于回归问题。

- 优化器 `optim.Adam()` 是Adam优化算法，是一种常用的随机梯度下降算法变体，用于更新模型的参数。Adam算法使用了梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，可以自适应地调整每个参数的学习率，从而提高训练速度和准确性。

- `model.parameters()` 是模型中所有可学习参数的集合，包括权重和偏置等。优化器通过对这些参数进行调整来训练模型，使得损失函数的值最小化。

- `lr=0.001` 是学习率，是指每次迭代更新参数时的步长大小。学习率的大小会影响模型的训练速度和准确性，需要根据具体问题进行调整。

对于多维数组的loss值问题，MSE损失函数会对每个样本的预测结果和真实结果进行平方差的计算，并取平均值作为总的损失值。如果预测结果和真实结果都是多维数组，那么损失值也是一个多维数组，其中每个元素表示对应样本的损失值。

在训练过程中，优化器会根据损失函数的值来更新模型的参数，使得模型的预测结果更加接近真实结果，从而提高模型的准确性。Adam优化算法在更新参数时，会考虑每个参数的梯度和二阶矩估计，从而得到更加准确的更新方向，提高训练速度和准确度。