现在我们有一个要优化的网络，让我们看看PyTorch的优化器类。为了实现一个优化器，我们需要实现step()函数来实际更新参数。帮我按照上面的要求补充下面的代码 class GD(Optimizer): def __init__(self, params, lr=0.2) -> None: super().__init__(params, {'lr': lr}) self.lr = lr def step(self): # do not consider the next steps for gradient calculations with torch.no_grad(): # iter over all parameters for p in self.param_groups[0]['params']: # if the gradient is set, update it if p.grad is not None: # update parameters # hint: in torch each function (e.g. Tensor.add()) has an inplace variant # which modifies the tensor inplace: Tensor.add_() ...

好的，请参考下面的完整代码：

class GD(Optimizer):
    def __init__(self, params, lr=0.2) -> None:
        super().__init__(params, {'lr': lr})
        self.lr = lr
        
    def step(self):
        # do not consider the next steps for gradient calculations
        with torch.no_grad():
            # iter over all parameters
            for p in self.param_groups[0]['params']:
                # if the gradient is set, update it
                if p.grad is not None:
                    # update parameters
                    # hint: in torch each function (e.g. Tensor.add()) has an inplace variant
                    # which modifies the tensor inplace: Tensor.add_()
                    p.add_(self.lr * (-p.grad))
                    # clear gradients
                    p.grad.zero_()

这段代码中，我们定义了一个名为`GD`的类来实现梯度下降优化器。在构造函数中，我们首先调用`super()`函数来初始化父类`Optimizer`。然后我们定义了学习率`lr`，并将其保存在对象属性中。

在`step()`函数中，我们首先使用`with torch.no_grad():`语句块来告诉PyTorch在下面的计算中不需要计算梯度。然后我们使用`self.param_groups[0]['params']`来获取网络中所有的参数，并使用循环逐个更新它们。在更新参数时，我们使用`p.add_(self.lr * (-p.grad))`来使用梯度下降更新参数。最后，我们使用`p.grad.zero_()`来清除计算的梯度，以便下一次计算。