Torch提供了多种优化器来训练神经网络，包括：
SGD（随机梯度下降）：最基础的优化器，根据梯度更新参数。
Adam：一种基于自适应学习率的优化器，结合了Momentum和RMSProp的思想。
Adagrad：一种基于梯度累积的自适应学习率优化器。
Adadelta：一种没有学习率超参数的自适应学习率优化器。
RMSProp：一种基于梯度平方指数加权平均的优化器。
Adamax：一种对Adam进行了改进的优化器，使用了L∞范数。
ASGD（平均随机梯度下降）：一种平均随机梯度下降的优化器。
LBFGS（Limited-memory BFGS）：一种基于BFGS算法的优化器，适用于小规模数据集。
这些优化器可以根据具体的神经网络结构和训练任务来选择合适的优化器进行训练。
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保存模型：
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') 加载...
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