PyTorch优化器的作用是通过优化算法来更新神经网络模型参数，以降低模型的损失函数值。优化器根据模型的反向传播过程计算的梯度信息，利用梯度下降等优化算法来更新模型参数，使模型能够更好地拟合训练数据，提高模型的泛化能力。常用的优化器包括SGD（随机梯度下降）、Adam等。通过选择合适的优化器和调整优化器的超参数，可以提高神经网络模型的训练效果。
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