在 Torch 中，优化器的选择取决于训练任务和模型的特性。以下是一些常见的优化器及其适用情况：
- Adam：Adam 是一种常用的自适应学习率优化算法，通常适用于大多数深度学习任务。它结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点，并具有动量特性，能够在训练过程中自适应地调整学习率。
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
- SGD：随机梯度下降是最经典的优化算法之一，适用于大多数深度学习任务。可以使用不同的学习率调度器来调整学习率。
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)
- Adagrad：Adagrad 是一种自适应学习率优化算法，适用于稀疏数据集或具有不同尺度特征的任务。
optimizer = torch.optim.Adagrad(model.parameters(), lr=learning_rate)
- RMSProp：RMSProp 是一种自适应学习率优化算法，适用于非平稳目标函数的任务。
optimizer = torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr=learning_rate)
根据具体任务和模型的特性，可以选择不同的优化器来获得更好的训练效果。通常建议尝试不同的优化器并根据实验结果选择最适合的优化器。
