trainer=torch.optim.SGD()

这段代码是定义了一个优化器（optimizer），具体来说是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）优化器。在使用深度学习模型时，我们需要对模型进行训练，这个过程就需要使用优化器来更新模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。

在使用 SGD 优化器时，我们需要指定一些参数，比如学习率（learning rate），动量（momentum）等。例如，可以这样定义一个 SGD 优化器：

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

其中，`model.parameters()` 表示要优化的模型参数，`lr=0.01` 表示学习率为 0.01，`momentum=0.9` 表示动量为 0.9。在训练过程中，我们可以使用 `optimizer.step()` 来更新模型参数，使用 `optimizer.zero_grad()` 来清空梯度。