Trainer类是gluon下的一个类。顾名思义，就是主导“训练”的一个驱动方法。可以说不管写出多炫酷的网络结构，都需要从这个对象开始训练。可以从它的初始化方法__init__()看到一些基本信息：
def __init__(self, params, optimizer, optimizer_params=None, kvstore='device'):
忽略最后一个参数kvstore，我们可以知道其需要的几个参数是：params, optimizer, optimizer_params。
先说params，其注释部分有说：params : ParameterDict The set of parameters to optimize.，就是需要优化的参数啦。举个例子，一个cnn里，就是每个卷积核的那些参数。这个params如果获取到的是一个ParameterDict，我们就需要将其转化为一个list：params = list(params.values())，随后就把它写为一个内部 list 对象_params。所以说，我感觉在写工业的代码时，要充分将收集到的对象规范化，一般我自己在写算法代码时从来不考虑这些。
所以，要是你的参数很容易得到，层数也不多，完全可以手动添加到一个list里，在mxnet的官方中文教程里就有这样的示范：
params = [W1, b1, W2, b2, W3, b3, W4, b4]
for param in params:
param.attach_grad()
就是收集到我们要更新的参数，然后记录它的梯度用以更新。既然说到这里了就可以看一下在这里如何更新：由于attach_grad对梯度创建一个“占位”，当执行完计算输出->输出和已有的做交叉熵计算loss之后，需要执行mxnet自带的backword来自动计算梯度。当然，具体mxnet（以后简写为mx）是如何计算的，它是拿cpp写的，有时间的话我也学习一下。当然，做完后向传播之后还要更新一下你的参数，比如SGD就是
def SGD(params, lr):
for param in params:
param[:] = param - lr * param.grad
说了这么多，好像越扯越远。确实，从想要说明参数表可以是 list rather than dict，花费了我大量不需要的时间······
回到正题。当我们有了_params之后，我们就需要来解析优化器optimizer了。在我们一般使用时，往往（或者绝对）输入的是一个字符串'sgd'这样的，然而实际上这里要配合前后2个参数将其转化为一个Optimizer类对象。这个Optimizer产生的方式、也就是直接写的话，是这样的：
sgd = mx.optimizer.Optimizer.create_optimizer('sgd'，param_dict=param_dict, learning_rate=.1)
然后把这个对象返回个内部私有对象_optimizer。而在传递param_dict之前，首先要使用_params建立一个词典，方法也很简单：
param_dict = {i: param for i, param in enumerate(self._params)}
这里就要说到最重要的地方了。上边讲到的create_optimizer是这样声明的：
def create_optimizer(name, **kwargs):
name是一个str，**kwargs是字典形式的参数表，返回一个optimizer类对象，最骚的来了，这里的对象在创建的时候给一个叫opt_registry的词典以name为
key ，以返回的类为 value 添加一项。这一部分在函数def register(klass):中。
而包含他们的文件optimizer.py 里有以register为装饰器执行register，所以在执行create之前必然先创建了以输入的name为名的对象。
这个装饰器的位置在类Optimizer之后，在所有优化方法之前。所以我们的操作就是：
所以当我们具体调用一个Trainer时，背后的操作如下：
trainer=gluon.Trainer(net.collect_params(),'sgd',{'learning_rate':.1})
1.进入optimizer.py包，执行register = Optimizer.register对象化register()方法。
2.以register函数对象为装饰器，遍历下边的具体优化方法类SGD Adam等，也就相当于register(SGD)等等方法。
执行此函数时创建Optimezer类，其中有一个字典opt_registry，我们把具体优化方法类的名字的小写作为opt_registry的一项的 key ，具体的优化方法类作为 value ，构建一个字典。
3.初始化函数对象create：create = Optimizer.create_optimizer。噼里啪啦一顿操作后完成，模块读取完毕。
4.回到有trainer的模块，收集参数net.collect_params()，将其构建为字典，然后Trainer执行主方法，调用刚刚生产的create，以参数字典为一个参数，字符串sgd为name，具体优化参数字典为**kwargs。
具体的create过程就是，检查字符串name是否在刚刚构建的词典opt_registry内，在的话匹配，即初始化与其匹配的优化方法类：
Optimizer.opt_registry[name.lower()](**kwargs)
5.结束了，返回 >_<
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