torch.optim.Adam()属性

torch.optim.Adam()函数常用的参数如下：

- **params**：需要优化的模型参数，即模型中的可学习参数。
- **lr**：学习率，用于控制每次参数更新的步长。
- **betas**：用于计算梯度的移动平均的系数。默认为(0.9, 0.999)。
- **eps**：用于补偿除以移动平均的分母中可能出现的0。默认为1e-8。
- **weight_decay**：权重衰减系数，用于对模型参数进行正则化的超参数。
- **amsgrad**：是否使用AMSGrad变体。默认为False。

此外，torch.optim.Adam()函数还有其他一些可选参数，具体可以查看官方文档。此函数返回一个Adam优化器对象，可以使用该对象的step()方法来更新模型参数。

相关问题

torch.optim.Adam

`torch.optim.Adam` 是 PyTorch 中常用的优化器之一，用于对模型的参数进行优化。Adam 是一种基于梯度下降的优化算法，它能够自适应地调整每个参数的学习率，并且具有较快的收敛速度。

使用 `torch.optim.Adam` 来对模型进行优化的代码如下：

import torch
import torch.optim as optim

model = MyModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(num_epochs):
    for data in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

首先，创建一个模型 `MyModel` 和一个 `Adam` 优化器，并将模型的参数传递给优化器。然后，循环训练数据集，对每个样本进行前向传播，计算损失值，并对损失值进行反向传播。最后，使用 `optimizer.step()` 函数来更新模型的参数。在每个 epoch 开始时，需要调用 `optimizer.zero_grad()` 函数来清空优化器中的梯度信息。

torch.optim.adam

`torch.optim.Adam` 是 PyTorch 中常用的优化器之一，用于对模型的参数进行优化。Adam 是一种基于梯度下降的优化算法，它能够自适应地调整每个参数的学习率，并且具有较快的收敛速度。

使用 `torch.optim.Adam` 来对模型进行优化的代码如下：

import torch
import torch.optim as optim

model = MyModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(num_epochs):
    for data in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

首先，创建一个模型 `MyModel` 和一个 `Adam` 优化器，并将模型的参数传递给优化器。然后，循环训练数据集，对每个样本进行前向传播，计算损失值，并对损失值进行反向传播。最后，使用 `optimizer.step()` 函数来更新模型的参数。在每个 epoch 开始时，需要调用 `optimizer.zero_grad()` 函数来清空优化器中的梯度信息。