在机器学习中，优化器（optimizer）是一种用于更新模型参数以最小化训练误差的算法。它可以将损失函数的梯度作为输入，并根据该梯度调整模型参数的值。常见的优化器算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。
优化器的选择对于模型的性能和收敛速度有很大影响，不同的优化器可能适用于不同的模型和数据集。因此，在训练模型时需要根据情况选择合适的优化器，并调整其超参数以达到最佳的效果。
优化器是一个对象，它封装了训练期间更新模型参数的细节。它决定如何根据计算出的梯度和用户指定的超参数更新模型的权重。
PyTorch 中最常用的优化器是：
torch.optim.SGD：随机梯度下降优化器
torch.optim.Adam：自适应矩估计优化器
torch.optim.Adagrad：自适应梯度优化器
每个优化器都有自己的一组超参数，可以对其进行修改以控制学习率、动量、权重衰减和优化过程的其他方面。
要使用优化器，您通常会创建优化器类的实例并将模型参数和所需的超参数传递给它。例如：
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
一旦你定义了你的优化器，你就在计算损失函数的梯度后调用其step()方法。这将执行一个优化步骤，并根据所选算法更新模型参数。