在PyTorch中，常见的优化器包括：
torch.optim.SGD：随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）优化器。torch.optim.Adam：Adam优化器，结合了动量方法和自适应学习率。torch.optim.Adagrad：Adagrad优化器，自适应地调整每个参数的学习率。torch.optim.Adamax：Adamax优化器，对Adam进行了改进，使用了无穷范数的平均值来估计梯度的二阶矩。torch.optim.Adadelta：Adadelta优化器，对Adagrad进行了改进，动态地调整学习率。torch.optim.RMSprop：RMSprop优化器，根据梯度的二阶矩来调整学习率。torch.optim.AdamW：AdamW优化器，对Adam进行了改进，引入了权重衰减项。torch.optim.SparseAdam：稀疏Adam优化器，用于稀疏梯度的优化。torch.optim.LBFGS：L-BFGS优化器，Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法的一种实现。torch.optim.Rprop：Rprop优化器，用于基于梯度的优化。
这些优化器可以根据具体的问题和需求进行选择和调整。
