在PyTorch中，選擇優(yōu)化器通常取決于你的模型和任務(wù)。以下是一些常見的優(yōu)化器：

1. SGD（隨機(jī)梯度下降）：適用于線性模型和簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2. Adam：自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化器，適用于大多數(shù)深度學(xué)習(xí)任務(wù)。
3. RMSprop：基于RMSProp的優(yōu)化器，具有更穩(wěn)定的更新策略。
4. Adagrad：帶權(quán)重衰減的優(yōu)化器，適用于需要權(quán)重衰減的任務(wù)。
5. Adadelta：帶權(quán)重衰減的優(yōu)化器，比Adagrad更高效。
6. Nadam：一種基于Adam的優(yōu)化器，具有更快的收斂速度。
7. Mirror：一種基于SGD的優(yōu)化器，具有更好的內(nèi)存效率。
8. Nesterov：基于Adam的優(yōu)化器，使用Nesterov動量項(xiàng)。
9. RMSProp with momentum：結(jié)合了RMSProp和動量的優(yōu)化器。
10. Actor-Critic：一種用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)化器。

在選擇優(yōu)化器時，你還需要考慮其他因素，如計(jì)算資源、模型復(fù)雜度和訓(xùn)練時間等。