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在PyTorch中，优化器（Optimizer）是用于。它，以。

即优化器是一种特定的，通常用于在训练深度学习模型时。是用于以最小化某个损失函数的方法。

SGD（随机梯度下降）优化器： SGD是最基本的优化器之一，它使用负梯度来更新权重和偏差。

Adam（自适应矩估计）优化器： Adam是一种自适应学习率优化器，它结合了Momentum和RMSProp两种方法的优点。

RMSprop（均方根传播）优化器： 它使用比例常数来调整梯度的平方的指数移动平均值。

注意：在上述代码各个参数中，，。

由上述可以知道，使用优化器的时候需要使用到torch.optim模块，而torch.optim模块的核心类是Optimizer，所有的优化算法都基于它来实现。一般来说，要使用torch.optim，需要完成以下几个步骤：

定义神经网络模型，并初始化模型参数。

选择合适的优化算法，并将模型的参数传递给优化器

选择合适的损失函数，用于评估模型性能。

在每个训练批次中，需要执行以下操作。

• 输入训练数据到模型中，。
• 根据损失函数。
• 调用优化器的方法清零之前的梯度。
• 调用方法进行反向传播，计算梯度。
• 调用优化器的方法更新模型参数。

下面根据步骤上面的各个步骤，写出如下的模型代码：

解析：
在上述模型代码中，我们使用optim.SGD作为优化器，学习率为0.01。可以根据需求选择其他优化器，例如optim.Adam、optim.RMSprop等。最后，记得根据具体任务选择适合的损失函数，例如交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss、均方误差损失函数torch.nn.MSELoss等。

以CIFAR10数据集为例，选取交叉熵函数为损失函数（torch.nn.CrossEntropyLoss），选择SGD优化器（torch.optim.SGD()），搭建神经网络，并计算其损失值，用优化器优化各个参数，使其朝梯度下降的方向调整。
代码如下：

打印结果：

从上述可以知道，梯度下降并不明显，因为我们只进行一次循环优化。

下面进行多次优化训练，再观察结果。

代码如下：

结果如下：

可见多次训练后下降效果比之前较明显。

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