推荐答案
-- -------------------- ---- -------
------ -----
------ -------- -- --
------ ----------- -- -----
- ---------
----- - --------------
------------- ----
----------
------------- --
-
- ------
--------- - ------------
- -----------
--------- - ----------------------------- -------- -------------
- --------------
------ - --------------- ---
------- - --------------- --
- ----
------- - -------------
---- - ------------------ --------
- ----
--------------------- - -------
--------------- - ----
---------------- - ----本题详细解读
1. 定义模型
首先，我们使用 nn.Sequential 定义了一个简单的神经网络模型。这个模型包含两个线性层和一个ReLU激活函数。
2. 定义损失函数
我们使用均方误差损失函数 nn.MSELoss() 来计算模型输出与目标值之间的差异。
3. 定义优化器
使用 torch.optim.SGD 来定义优化器。SGD 是随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）的缩写。在定义优化器时，我们需要传入模型的参数 model.parameters()，学习率 lr，以及可选的动量 momentum。
4. 前向传播
通过模型进行前向传播，计算输出 outputs，然后使用损失函数计算损失 loss。
5. 反向传播
在反向传播之前，使用 optimizer.zero_grad() 清除之前计算的梯度。然后调用 loss.backward() 计算当前梯度。最后，调用 optimizer.step() 更新模型参数。
6. 参数说明
lr: 学习率，控制每次参数更新的步长。momentum: 动量，用于加速SGD在相关方向上的收敛，并抑制震荡。
通过以上步骤，我们可以在PyTorch中使用 torch.optim.SGD 来优化模型参数。