optimizer = optim.Adam(net.parameters(),lr=0.07) # 训练模型 for epoch in range(4500): # 将梯度归零，防止梯度累加 optimizer.zero_grad() # 将训练数据输入神经网络进行前向传播，得到预测值 outputs = net(X_train) # 计算预测值与实际标签之间的均方误差 loss = criterion(outputs, y_train) # 反向传播，计算梯度 loss.backward() # 更新参数，使用优化器来更新神经网络的参数 optimizer.step()逐行更加详细的解析

这段代码是一个使用 Adam 优化器训练神经网络的例子，下面逐行详细解析：

optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.07)

定义了一个 Adam 优化器，将模型中所有可学习的参数作为优化器的参数，并设置学习率为 0.07。

for epoch in range(4500):

开始迭代训练过程，进行 4500 轮的训练。

optimizer.zero_grad()

将优化器中的梯度归零，防止梯度累加。

outputs = net(X_train)

将训练数据输入神经网络进行前向传播，得到预测值。

loss = criterion(outputs, y_train)

计算预测值与实际标签之间的均方误差，作为损失函数。

loss.backward()

反向传播，计算梯度。

optimizer.step()

使用优化器来更新神经网络的参数，根据计算出的梯度来更新参数。Adam 优化器会根据梯度的大小和方向来自适应地调整学习率，以更好地更新参数。

总之，这段代码演示了如何使用 Adam 优化器来训练神经网络。每轮训练中，我们将训练数据输入网络进行前向传播，然后计算损失函数并反向传播计算梯度。最后使用优化器来更新神经网络的参数，以最小化损失函数。这样反复迭代多轮，可以使模型逐渐收敛到一个较优的状态。