torch.optim.sgd中的参数params可以自己指定吗

是的，torch.optim.sgd中的参数params可以自己指定。params是一个包含模型参数的可迭代对象，可以手动指定哪些参数需要进行优化。如果不指定params参数，默认会优化模型中所有的可训练参数。例如：

import torch.optim as optim

# 定义模型和损失函数
model = MyModel()
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 指定需要优化的参数
optimizer = optim.SGD(params=model.parameters(), lr=0.01)

# 在训练过程中进行优化
for input, target in dataset:
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input)
    loss = loss_fn(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

在上面的代码中，我们手动指定了需要优化的参数为模型中的所有可训练参数，即model.parameters()。如果只想优化模型中的一部分参数，可以手动选取需要优化的参数，然后传入params参数。