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

这行代码使用了PyTorch中的随机梯度下降优化器（Stochastic Gradient Descent，SGD），用于对MobileNetV2模型的参数进行优化。其中：

- `optim`是PyTorch中的优化器模块；
- `SGD`表示使用随机梯度下降优化器；
- `model.parameters()`表示需要优化的参数，即MobileNetV2模型中的所有权重和偏置；
- `lr=0.01`表示学习率（learning rate）的大小，即每次参数更新时的步长；
- `momentum=0.9`表示动量（momentum）的大小，用于加速梯度下降过程，避免参数更新过于频繁。

该优化器的作用是在模型训练过程中，以每次参数更新的方式逐渐调整模型的权重和偏置，从而最小化损失函数（loss function）。通常情况下，学习率和动量的大小会根据具体情况进行调整，以达到更好的模型训练效果。

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

这行代码中使用了 PyTorch 的优化器 SGD，将模型的参数 model.parameters() 作为输入，并指定了学习率 lr 和动量 momentum 的值为 0.9。

因此，你需要确保在代码的前面正确导入了 PyTorch 和优化器 SGD，而且模型 model 已经正确定义。同时，你需要检查学习率和动量参数是否符合你的训练需求，如是否需要调整学习率的初始值、学习率的衰减方式等。

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr, momentum=0.9);转换成matlab代码

在 MATLAB 中，你可以使用 `trainingOptions` 函数来设置优化器和训练参数。对于使用 SGD 的情况，可以如下定义：

% 定义初始学习率和动量参数
lr = 0.01;
momentum = 0.9;

% 定义优化器
optimizer = 'sgdm';

% 定义训练参数
options = trainingOptions(optimizer, ...
    'InitialLearnRate', lr, ...
    'Momentum', momentum);

在以上代码中，我们使用了 `trainingOptions` 函数来定义优化器为 `'sgdm'`，并设置了初始学习率和动量参数。你可以根据自己的需要，调整学习率和动量参数的值，以及添加其他训练参数，如批次大小、最大训练轮数等。