adam优化器怎么使用batch

根据提供的引用内容，Adam优化器是深度学习中的一种优化器，可以通过调整模型参数的方式来最小化损失函数。在使用Adam优化器时，可以通过设置batch_size参数来指定每个batch的大小。具体使用方法如下所示：

import tensorflow as tf

# 定义Adam优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

# 加载数据集
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(batch_size)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for step, (x_batch_train, y_batch_train) in enumerate(train_dataset):
        with tf.GradientTape() as tape:
            logits = model(x_batch_train, training=True)
            loss_value = loss_fn(y_batch_train, logits)
        grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_weights)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))

在上述代码中，我们首先定义了一个Adam优化器，然后使用`tf.data.Dataset`加载数据集，并通过`batch`方法指定每个batch的大小。在训练模型时，我们使用`enumerate`函数遍历数据集中的每个batch，并使用`GradientTape`记录梯度信息，最后使用`apply_gradients`方法更新模型参数。