pytorch都有哪些优化器，都哪些情况使用这些优化器
在PyTorch中，常见的优化器包括SGD、Adam、RMSprop、Adagrad、Adadelta、AdamW、LBFGS等，不同优化器适用于不同场景，以下为具体介绍：
1. SGD（随机梯度下降）
适用场景：简单模型和数据集，尤其在大规模数据集上表现良好。
特点：逐个样本地计算梯度并更新权重，实现简单，计算资源消耗小。但可能收敛较慢，尤其在复杂优化空间中，且学习率的选择非常关键，过大会导致发散，过小则收敛缓慢。
2. Adam（自适应矩估计）
适用场景：大多数深度学习任务，尤其是当目标函数不平滑时。
特点：结合了AdaGrad和RMSprop的思想，通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来调整学习率。通常收敛速度较快，对学习率不敏感，但可能在某些情况下泛化能力稍弱。
3. RMSprop
适用场景：处理非平稳目标函数，常用于递归神经网络（RNN）和时间序列数据。
特点：通过对梯度进行平方加权移动平均来调整学习率，在处理非平稳和嘈杂的问题时表现良好。
4. Adagrad
适用场景：稀疏数据，如文本处理、推荐系统等。
特点：对每个参数使用不同的学习率，使得参数的更新速度自适应地调整。对于频繁出现的特征，会减少学习率；对于稀疏特征，则增加学习率。但随着训练进行，学习率会持续减小，导致训练后期更新过于缓慢。
5. Adadelta
适用场景：RMSprop的改进版本，解决了Adagrad学习率单调递减的问题。
特点：通过考虑梯度的移动平均和参数的移动平均来动态调整学习率，适用于梯度波动较大的问题。
6. AdamW
适用场景：需要L2正则化时，尤其在处理非凸问题时表现较好。
特点：Adam的变体，将权重衰减与梯度解耦，使其更有效。
7. LBFGS
适用场景：小批量数据，基于拟牛顿方法的优化器。
特点：使用梯度评估近似海森矩阵的拟牛顿方法，比SGD或Adam需要更多内存和计算资源，但适用于某些特定的小规模优化问题。