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

这行代码是使用PyTorch中的optim模块来定义Adam优化器。Adam优化器是一种常用的优化算法，用于更新神经网络模型的参数。

在这行代码中，model.parameters()返回了神经网络模型中所有需要进行梯度更新的参数。lr是学习率（learning rate），它决定了每次参数更新的步长大小。

通过将这些参数和学习率传递给optim.Adam()函数，我们创建了一个Adam优化器对象optimizer，可以使用它来更新模型的参数。在训练过程中，我们可以使用optimizer.step()方法来执行一次参数更新操作。

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if args.optim == 'adam': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'sgd': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adamw': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adam_lars': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'sgd_lars': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'adamw_lars': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001)

这段代码是用于选择优化器的，根据 `args.optim` 的不同值，选择使用不同的优化器进行模型参数的更新。目前支持的优化器包括 Adam、SGD、AdamW，以及带有 LARS（Layer-wise Adaptive Rate Scaling）优化器的 Adam、SGD、AdamW。其中，Adam、SGD、AdamW 是常用的优化器，LARS 是一种针对深度神经网络的优化方法，它针对每一层的学习率做出不同的调整，以加速训练过程并提高模型性能。在代码中，`model.parameters()` 表示要对模型的所有参数进行优化。

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)

这行代码使用了Adam优化器来更新模型的参数，其中lr参数指定了学习率。Adam优化器是一种常用的优化器，它能够自适应地调整每个参数的学习率，从而更加高效地进行模型训练。通过调整学习率，Adam优化器可以在不同的参数更新步骤中调整不同的学习率大小，而不是使用一个固定的学习率。这样可以使得模型的训练更加稳定，收敛速度更快。在实践中，Adam优化器被广泛应用于深度学习模型的训练中。