PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和接口，可以帮助我们快速地构建和训练深度学习模型。在使用PyTorch进行深度学习任务时，可能会出现报错”NameError: name ‘optim’ is not defined”，这种错误通常是由于没有正确导入PyTorch的优化器模块所引起的。
PyTorch的优化器模块主要是用于实现不同的梯度下降算法，例如SGD、Adam等。在我们的代码中，通常会使用optim模块的Optimizer类来初始化一个优化器实例，然后将其传递给模型的训练过程中。
如果出现报错”NameError: name ‘optim’ is not defined”，那么说明我们的代码中没有正确导入PyTorch的优化器模块。解决这个问题的方法很简单，只需要在代码开头添加以下的导入语句即可：
import torch.optim as optim
这样就可以通过”optim.”的方式来调用PyTorch的优化器模块了。例如，我们可以使用SGD优化器来更新模型的参数：
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
在这段代码中，我们首先初始化了一个SGD优化器实例，然后调用了zero_grad()方法清空梯度信息，接着利用backward()方法计算损失信息的梯度，最后利用step()方法更新参数信息。
总之，要想避免出现”NameError: name ‘optim’ is not defined”的报错，我们需要在代码中正确导入PyTorch的优化器模块，并使用正确的方式来调用优化器的方法和属性。