optimizer = nn.SGD(model.trainable_params(), 1e-2)

这是一个使用 SGD (Stochastic Gradient Descent) 优化器来更新模型参数的代码。nn.SGD 是 PyTorch 中的一个优化器类，它接受两个参数：可训练参数和学习率。在这个例子中，model.trainable_params() 返回模型中所有可训练的参数，1e-2 是学习率。优化器将根据这些参数和学习率来更新模型的权重和偏置。

相关问题

mindspore下optimizer = nn.SGD(model.trainable_params(), 1e-2)

在MindSpore中，使用SGD优化器更新模型参数的代码略有不同。下面是相应的代码示例：

optimizer = nn.SGD(params=model.trainable_params(), learning_rate=1e-2)

在这里，nn.SGD是MindSpore中的SGD优化器类，它接受两个参数：`params`和`learning_rate`。`params`是一个包含了所有可训练参数的列表，通过`model.trainable_params()`方法获取。`learning_rate`则是学习率。

优化器会根据参数和学习率来更新模型的权重和偏置。这个代码片段展示了如何在MindSpore中使用SGD优化器来训练模型。

optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=1e-4, parameters=model.parameters(), weight_decay=1e-5) 帮我换一些更好的参数

可以根据具体任务和数据集的情况来调整优化器的参数，以下是一些常用的优化器参数：

- learning_rate：学习率，控制每次参数更新的步长，过大会导致震荡，过小会导致收敛速度过慢。
- weight_decay：权重衰减，控制模型参数的大小，防止过拟合，过大会导致欠拟合，过小会导致过拟合。
- momentum：动量，控制参数更新的方向，加速模型收敛，一般取值范围为0.9-0.99。
- epsilon：用于保证数值稳定性的一个小值。
- grad_clip：梯度裁剪，控制梯度的大小，防止梯度爆炸或消失。

根据实际情况，可以对以上参数进行调整。例如：

optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=5e-5, parameters=model.parameters(), weight_decay=1e-4, momentum=0.9, epsilon=1e-6, grad_clip=paddle.nn.ClipGradByGlobalNorm(clip_norm=1.0))