在PyTorch中，选择合适的优化器取决于您的模型和训练任务。以下是一些常用的优化器及其适用场景：

SGD（随机梯度下降）：SGD是最基本的优化器，在训练简单模型时通常表现良好。但对于复杂模型或非凸优化问题，SGD可能会收敛较慢。

Adam：Adam是一种自适应学习率的优化器，通常能够快速收敛并适用于大多数深度学习任务。它结合了动量和自适应学习率的优点。

RMSprop：RMSprop也是一种自适应学习率的优化器，适用于非平稳目标。

Adagrad：Adagrad是一种自适应学习率的优化器，适用于稀疏数据和非凸优化问题。

Adadelta：Adadelta是一种自适应学习率的优化器，不需要手动设置学习率。

在选择优化器时，可以根据模型的特点、数据集的规模和训练任务的复杂度来进行选择。通常建议在实际训练中尝试不同的优化器，然后根据训练效果和收敛速度来选择最合适的优化器。