1. 面试官：介绍一下PyTorch中的SGD（随机梯度下降）优化器，讨论其原理和在深度学习中的应用。

2. 面试官：探讨PyTorch中的Adam优化器，比较其与SGD优化器的优缺点，讨论在不同情景下的选择。

3. 面试官：如何在PyTorch中使用LBFGS（Limited-memory BFGS）优化器？讨论其特点和使用场景。

4. 面试官：详细介绍PyTorch中的AdaGrad优化器，分析其适用性和局限性。

5. 面试官：讨论PyTorch中的RMSprop优化器，分析其算法原理和在不同深度学习任务中的表现。

6. 面试官：如何使用PyTorch中的Adadelta优化器？讨论其相对于其他优化器的优势和劣势。

7. 面试官：探讨PyTorch中的Rprop优化器，比较其与其他常见优化器的区别和适用场景。

8. 面试官：详细解释PyTorch中的AdamW优化器，说明其相对于Adam优化器的改进和实际应用价值。

9. 面试官：介绍PyTorch中的SparseAdam优化器，探讨其在稀疏梯度情况下的优化效果和使用注意事项。

10. 面试官：讨论PyTorch中的AdagradDAO优化器，以及其对于大规模数据集和动态学习率的适用性。