PyTorch優化器的作用是通過優化算法來更新神經網絡模型參數，以降低模型的損失函數值。優化器根據模型的反向傳播過程計算的梯度信息，利用梯度下降等優化算法來更新模型參數，使模型能夠更好地擬合訓練數據，提高模型的泛化能力。常用的優化器包括SGD（隨機梯度下降）、Adam等。通過選擇合適的優化器和調整優化器的超參數，可以提高神經網絡模型的訓練效果。
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