pytorch实现在optimizer_compare_mnist.py中加入RMSProp做比较分析

好的，我可以为您解答这个问题。

首先，您需要在 `optimizer_compare_mnist.py` 文件中导入 `torch.optim` 中的 `RMSprop` 优化器：

import torch.optim as optim

# ...

# Define the RMSprop optimizer
optimizer_rmsprop = optim.RMSprop(net.parameters(), lr=lr)

然后，您需要在训练过程中使用 `optimizer_rmsprop` 进行优化，类似于使用其他优化器的方法：

# Train the network using RMSprop optimizer
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # Move tensors to the configured device
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)

        # Forward pass
        outputs = net(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # Backward and optimize
        optimizer_rmsprop.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer_rmsprop.step()

        # Track the training loss for each iteration
        train_loss_rmsprop.append(loss.item())

最后，您可以将 RMSprop 优化器的训练结果与其他优化器的结果进行比较分析。

希望这个回答能够帮助您。