在PyTorch中，選擇合適的優化器取決于您的模型和訓練任務。以下是一些常用的優化器及其適用場景：
SGD（隨機梯度下降）：SGD是最基本的優化器，在訓練簡單模型時通常表現良好。但對于復雜模型或非凸優化問題，SGD可能會收斂較慢。
Adam：Adam是一種自適應學習率的優化器，通常能夠快速收斂并適用于大多數深度學習任務。它結合了動量和自適應學習率的優點。
RMSprop：RMSprop也是一種自適應學習率的優化器，適用于非平穩目標。
Adagrad：Adagrad是一種自適應學習率的優化器，適用于稀疏數據和非凸優化問題。
Adadelta：Adadelta是一種自適應學習率的優化器，不需要手動設置學習率。
在選擇優化器時，可以根據模型的特點、數據集的規模和訓練任務的復雜度來進行選擇。通常建議在實際訓練中嘗試不同的優化器，然后根據訓練效果和收斂速度來選擇最合適的優化器。
