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：
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)
optimizer = torch.optim.Adagrad(model.parameters(), lr=learning_rate)
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。
