摘要：在PyTorch中，参数优化是通过使用优化器来实现的。优化器的作用是根据定义的损失函数和模型参数更新规则来更新参数值，从而最小化损失函数。PyTorch提供了多种优化器，其中最常用的是SGD（随机梯度下降）和Adam优化器。下面是一个示例代
在PyTorch中，参数优化是通过使用优化器来实现的。优化器的作用是根据定义的损失函数和模型参数更新规则来更新参数值，从而最小化损失函数。
PyTorch提供了多种优化器，其中最常用的是SGD（随机梯度下降）和Adam优化器。下面是一个示例代码，演示如何使用SGD优化器进行参数优化：
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
model=nn.Linear(10, 1)
loss_fn=nn.MSELoss() # 定义损失函数
optimizer=optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 定义优化器
# 训练过程
for epoch in range(num_epochs):
# 前向传播
outputs=model(inputs)
loss=loss_fn(outputs, targets)
# 反向传播和参数更新
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
loss.backward()
optimizer.step() # 更新参数
```
在上述代码中，首先定义了一个简单的线性模型和MSE损失函数。然后创建了一个SGD优化器，通过`model.parameters()`获取模型的可学习参数，并设定学习率为0.01。在训练过程中，先进行前向传播和计算损失，然后调用`backward()`进行反向传播计算梯度，最后通过`optimizer.step()`更新模型参数。
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