优化器中的参数应该是可迭代的

在机器学习和深度学习中，优化器是一种用于调整模型参数以最小化损失函数的算法。在使用优化器时，我们需要提供一组参数来指导优化过程。在大多数深度学习框架中，这些参数通常以可迭代的形式传递给优化器。

要理解为什么参数应该是可迭代的，让我们来看一个简单的示例。假设我们要使用梯度下降算法来优化一个简单的线性回归模型。我们的目标是找到一条最佳拟合直线，使得模型的预测值与实际观测值之间的误差最小化。

首先，我们需要定义一个损失函数，例如均方误差（Mean Squared Error，MSE），用于衡量模型预测值与实际观测值之间的差异。然后，我们需要初始化模型的参数，例如斜率和截距。最后，我们使用梯度下降算法迭代地更新参数，直到达到收敛条件。

下面是一个使用Python和PyTorch库的示例代码：

import torch

# 定义输入特征和目标值
x = torch.tensor([