在PyTorch中，常見的優化器包括：
torch.optim.SGD：隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent）優化器。torch.optim.Adam：Adam優化器，結合了動量方法和自適應學習率。torch.optim.Adagrad：Adagrad優化器，自適應地調整每個參數的學習率。torch.optim.Adamax：Adamax優化器，對Adam進行了改進，使用了無窮范數的平均值來估計梯度的二階矩。torch.optim.Adadelta：Adadelta優化器，對Adagrad進行了改進，動態地調整學習率。torch.optim.RMSprop：RMSprop優化器，根據梯度的二階矩來調整學習率。torch.optim.AdamW：AdamW優化器，對Adam進行了改進，引入了權重衰減項。torch.optim.SparseAdam：稀疏Adam優化器，用于稀疏梯度的優化。torch.optim.LBFGS：L-BFGS優化器，Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法的一種實現。torch.optim.Rprop：Rprop優化器，用于基于梯度的優化。這些優化器可以根據具體的問題和需求進行選擇和調整。
