随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent，SGD)优化器

optimizer=SGD 表示你在训练过程中使用了 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）优化器。

SGD（随机梯度下降）的作用：
SGD 是一种常用的优化算法，用于深度学习模型的训练。它通过随机选择一小批数据（称为批次，batch）来计算损失函数的梯度，并根据梯度更新模型的参数。相比标准的梯度下降，SGD 每次仅使用一个批次的数据来更新参数，因此能够加速训练。

SGD 的优势：
（1）计算效率高：因为每次只使用一小部分数据计算梯度，所以计算速度比完整的梯度下降要快。
（2）更容易跳出局部最小值：由于它的更新具有随机性，SGD 在高维空间中更容易跳出局部最优点，最终找到全局最优解。

SGD 的常用参数：
（1）学习率（lr）：控制每次更新的步长大小。在你的配置中，初始学习率为 0.01（lr0=0.01）。
（2）动量（momentum）：加速收敛的参数，可以减少震荡，在你的配置中，动量值为 0.937。

你可以通过调节这些参数来控制 SGD 的行为，从而优化训练过程。

如果你想要改变优化器类型，可以将 SGD 替换为其他优化器（如 Adam 或 AdamW）来适应不同的训练需求。例如：

optimizer=’Adam’

总之，optimizer=SGD 让你使用的是经典的随机梯度下降算法，结合动量参数可以进一步提高其性能。