PyTorch中的optimizer提供了多种优化方法，包括： 1. SGD（随机梯度下降）：每次迭代随机选择一个样本进行梯度更新。 2. Adam（自适应矩估计）：通过对梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来自适应调整学习率。 3. Adagrad（自适应梯度算法）：根据梯度历史信息自适应地调整每个参数的学习率。 4. Adadelta：在Adagrad的基础上，引入了梯度历史信息的衰减系数来平衡不同时间步的梯度影响。 5. RMSprop：通过对梯度的二阶矩平均来自适应调整学习率。 6. LBFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）：基于牛顿法的优化算法，使用有限内存存储近似的二阶信息来更新参数。 7. Rprop（Resilient Backpropagation）：基于梯度符号来更新权重，对于不同样本的梯度符号不同的情况，可以自适应地调整学习率。 8. SparseAdam：Adam的一种变体，适用于稀疏梯度，只更新非零梯度的参数。 9. ASGD（Averaged Stochastic Gradient Descent）：随机梯度下降的一种变体，通过平均过去的梯度来减小梯度方差，达到更加平稳的优化效果。