嗨，我是小壮！

今儿咱们聊聊Pytorch中的优化器。

优化器在深度学习中的选择直接影响模型的训练效果和速度。不同的优化器适用于不同的问题，其性能的差异可能导致模型更快、更稳定地收敛，或者在某些任务上表现更好。

因此，选择合适的优化器是深度学习模型调优中的一个关键决策，能够显著影响模型的性能和训练效率。

PyTorch本身提供了许多优化器，用于训练神经网络时更新模型的权重。

常见优化器

咱们先列举PyTorch中常用的优化器，以及简单介绍：

(1) SGD (Stochastic Gradient Descent)

随机梯度下降是最基本的优化算法之一。它通过计算损失函数关于权重的梯度，并沿着梯度的负方向更新权重。

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