torch.optim.adam各参数的用法

torch.optim.Adam()是一种自适应学习率优化算法，其参数如下：

torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False)

其中，各参数的含义如下：

- params：需要进行优化的参数列表，可以通过模型的parameters()方法获取。
- lr：学习率，默认值为0.001。
- betas：用于计算一阶矩和二阶矩的指数衰减率，是一个长度为2的元组，分别表示一阶矩和二阶矩的衰减率，默认值为(0.9, 0.999)。
- eps：用于防止除以零的小数值，默认值为1e-8。
- weight_decay：权重衰减项，默认值为0。
- amsgrad：是否使用AMSGrad变种，默认值为False。

其中，lr、betas、eps、weight_decay等参数都是需要根据具体任务进行调整的超参数，不同的任务有不同的最佳超参数值。通常，可以通过交叉验证等方式来寻找最佳超参数值。