adamw优化器代码

### 关于 AdamW 优化器的代码实现

AdamW 是一种广泛应用于深度学习中的优化算法，在处理权重衰减方面表现优异。下面展示了一个基于 PyTorch 的 AdamW 实现方式：

import torch
from torch.optim import AdamW

model = ...  # 定义好的模型结构
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=0.01)

for epoch in range(epochs):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to('cuda'), target.to('cuda')  # 如果使用GPU加速
        
        optimizer.zero_grad()  # 清除梯度
        output = model(data)   # 前向传播计算预测值
        loss = criterion(output, target)  # 计算损失函数
        loss.backward()       # 反向传播求解梯度
        optimizer.step()      # 更新参数

上述代码片段展示了如何创建 `AdamW` 类的一个实例并将其用于训练循环中[^1]。

对于更深入理解 AdamW 工作原理以及具体应用场景下的调参技巧，可以参考官方文档或其他学术资源获取更多信息。