PyTorch提供了许多常用的优化算法，用于训练神经网络模型。以下是一些常见的PyTorch优化算法：
1. SGD（随机梯度下降）：是最基本的优化算法，根据梯度来更新参数。
```python
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
2. Adam（自适应矩估计优化器）：结合了Momentum和RMSProp的优点，具有自适应学习率。
```python
optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
3. Adagrad（自适应梯度优化器）：通过对每个参数的学习率进行缩放来自适应地调整每个参数的更新。
```python
optimizer=torch.optim.Adagrad(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
4. RMSProp（均方根传播）：通过维护梯度平方的移动平均来调整学习率。
```python
optimizer=torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
以上只是一些常见的优化算法，PyTorch还提供了其他许多优化算法，如Adadelta、AdamW等。选择哪个优化算法取决于具体的任务和数据集，通常需要进行实验来确定最佳的优化算法。
