本关任务：

本关卡要求同学们声明一个 SGD 优化器 optimizer，按照要求传入优化器的参数。同时，为了便于观察，利用optimizer.param_groups方法查看优化器的各项参数并输出。

本关任务：

本次关卡要求同学们声明一个 SGD优化器 optimizer， 掌握为不同的子网络参数设置不同的学习率，并按照相关格式要求输出相应语句。

本关任务：

本关要求同学们声明一个 RMSprop优化器optimizer，设置其lr和alpha的数值。并补充优化器基本使用方法的相关步骤：清空梯度和更新参数。最后，按照格式输出相关信息。

本关任务：

本关要求同学们声明两个 Adam 优化器optimizer1和 optimizer2， 分别传入程序提前声明好的线性模型model_Adam1和model_Adam2的参数值，分别设置他们lr和beats的数值。并对每个优化器， 优化属于他的神经网络。从而，根据 loss的值判断哪个优化器表现较好，按照格式输出相关信息。

本关任务：

本关要求同学们掌握不同优化器的特点，根据提示，利用不同的优化器进行训练，并利用loss 画图。