使用一个SGD优化器来更新encoder和三个并联分类器的参数

好的，你想要使用一个SGD优化器来更新encoder和三个并联分类器的参数。这个操作可以通过以下代码实现：

import torch.optim as optim

# 定义SGD优化器
optimizer = optim.SGD([{'params': encoder.parameters()}, {'params': classifier1.parameters()}, {'params': classifier2.parameters()}, {'params': classifier3.parameters()}], lr=0.1)

# 在训练过程中使用optimizer进行参数更新
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

以上代码中，我们将encoder和三个并联分类器的参数分别传递给SGD优化器，并指定它们的优化方式为 'params'。在每次训练迭代中，我们先将优化器的梯度清零，然后计算损失函数的梯度，最后使用优化器进行参数更新。

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使用一个SGD优化器来更新encoder和三个分类器的参数

好的，你想要使用一个SGD优化器来更新encoder和三个分类器的参数。这个操作可以通过以下代码实现：

import torch.optim as optim

# 定义SGD优化器
optimizer = optim.SGD(list(encoder.parameters()) + list(classifier1.parameters()) + list(classifier2.parameters()) + list(classifier3.parameters()), lr=0.1)

# 在训练过程中使用optimizer进行参数更新
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

以上代码中，我们将encoder和三个分类器的参数合并起来，形成一个列表，然后将列表传递给SGD优化器。在每次训练迭代中，我们先将优化器的梯度清零，然后计算损失函数的梯度，最后使用优化器进行参数更新。