在反向传播计算完所有参数的梯度后，还需要使用优化方法更新网络的权重和参数。例如，随机梯度下降法（SGD）的更新策略如下：
weight = weight - learning_rate * gradient
手动实现如下：

python">learning_rate = 0.01
for f in net.parameters():f.data.sub_(f.grad.data * learning_rate)    # inplace减法

在torch.optim中实现了深度学习中绝大多数的优化方法，如RMSProp、Adam、SGD等。

python">import torch.optim as optim# 新建一个优化器，指定要调整的参数和学习率
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr = 0.01)# 在训练过程中先将梯度清零（与net.zero_grad()效果一样）
optimizer.zero_grad()# 计算损失
output = net(input)
loss = criterion(output, target)# 反向传播
loss.backward()# 更新参数
optimizer.step()