optimizer怎么选择，代码怎么写

选择合适的优化器取决于许多因素，例如模型的架构、数据集大小、训练目标等等。现在常用的优化器有：

- SGD（随机梯度下降）：每次迭代更新模型参数时，只考虑一个样本的梯度。虽然计算速度快，但容易陷入局部最优解。
- Adam：结合了Adagrad和RMSprop的优点，能够自适应地调整学习率，并在训练初期能够迅速收敛。
- Adagrad：自适应地调整每个参数的学习率，对于稀疏数据集训练效果更好。
- RMSprop：相对于Adagrad，将梯度的历史信息指数平滑地考虑进来，能够在训练后期更好地适应。

在代码实现时，可以使用PyTorch提供的优化器类，如下所示：

import torch.optim as optim

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

其中，`model`是你定义的模型，`lr`是学习率，`momentum`是动量参数。其他优化器的使用方法类似，只需要将`optim.SGD`替换成相应的优化器即可。在训练过程中，可以调用优化器的`step`方法来更新模型参数：

optimizer.zero_grad()  # 清空之前的梯度
outputs = model(inputs)  # 前向传播
loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失
loss.backward()  # 反向传播
optimizer.step()  # 更新参数

其中，`inputs`是输入数据，`labels`是标签，`criterion`是损失函数。在每个batch的训练过程中，先将之前的梯度清零，然后进行一次前向传播和反向传播，最后调用`step`方法来更新模型参数。