介绍一下optimizer = torchoptimSGD filterlambda p prequires_grad modelparameters argslr momentum=09 weight_decay=4e-4

optimizer = torch.optim.SGD() 是一个PyTorch提供的用于实现随机梯度下降（SGD）算法的优化器，它可以用来更新神经网络中的参数。在实际应用中，我们往往需要自己定义优化器，以便更好地控制训练过程。

在此代码中，通过 filter() 函数过滤掉不需要梯度更新的参数，然后将需要更新的参数传递给SGD优化器。args.lr 表示学习率，momentum 表示动量因子，weight_decay 表示权重衰减系数。学习率控制每次梯度下降的步长，动量因子控制在梯度下降中使用历史梯度的比例，权重衰减系数则是用来防止过拟合的一种方式，它通过对权重进行惩罚，使得模型更加稳定。