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。