lr = 0.01 # 学习率 momentum = 0.9 # 动量 net_opt = nn.Momentum(net.trainable_params(), lr, momentum)

这段代码使用了MindSpore框架中的优化器 `Momentum` 来优化神经网络模型 `net` 的参数，其中：

- `lr=0.01` 表示学习率，控制每一次更新参数时的步长大小，可以理解为控制每次移动的距离，如果学习率过大可能会导致模型不收敛，而学习率过小可能会导致模型收敛缓慢。

- `momentum=0.9` 表示动量，用来加速训练过程，可以理解为在梯度下降的过程中，累加之前的梯度与当前梯度的和，来更新参数。

- `net.trainable_params()` 表示要优化的参数，即神经网络中需要学习的参数，可以通过 `net.get_parameters()` 方法获取。

最后，将优化器 `Momentum` 对象传入 `nn.TrainOneStepCell` 构造函数中，就可以使用 `nn.TrainOneStepCell` 对模型进行训练了，例如：

net_opt = nn.Momentum(net.trainable_params(), lr, momentum)
loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')
train_net = nn.TrainOneStepCell(net, loss_fn, net_opt)

希望能够帮助您。