optimizer = torch.optim.SGD(model_mmtv5.parameters(), lr = learning_rate, momentum = 0.2)

这段代码的作用是使用随机梯度下降（SGD）算法定义一个优化器，并将其应用于`model_mmtv5`模型的所有参数。`lr`参数指定学习率，`momentum`参数指定动量（即加速梯度下降过程），这里设置为0.2。具体来说，这个优化器将会在每次迭代中计算`model_mmtv5`模型中所有参数的梯度，并使用SGD算法更新这些参数的值。这是训练神经网络的常用方法之一，其中优化器对梯度进行了处理，以使模型能够更快地收敛到最优解。

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

这是一个使用PyTorch深度学习框架中的随机梯度下降（SGD）优化器的例子。`arg.lr`是一个变量，用于存储学习率的值，它作为参数传递给SGD优化器。`model.parameters()`是一个函数，用于获取模型中需要更新的参数。`momentum`参数是SGD优化器的一个超参数，它可以用于加速模型收敛。具体而言，它是一个指数加权平均值，用于计算更新步长。

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),arg.lr, momentum=arg.momentum, weight_decay=args.weight_decy)

这是一个使用PyTorch深度学习框架中的随机梯度下降（SGD）优化器的例子。`arg.lr`是一个变量，用于存储学习率的值，它作为参数传递给SGD优化器。`model.parameters()`是一个函数，用于获取模型中需要更新的参数。`momentum`参数是SGD优化器的一个超参数，它可以用于加速模型收敛。`weight_decay`参数是一个正则化项，它可以用于控制模型的过拟合程度。具体而言，它是一个L2正则化项，用于惩罚权重较大的特征，避免模型过拟合。