adam优化器怎么调用

Adam优化器可以通过以下方式进行调用：
torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)
其中，params是待优化参数的iterable或定义了参数组的dict，通常为model.parameters()；lr是算法学习率，默认为0.001；betas是用于计算梯度以及梯度平方的运行平均值的系数，默认为(0.9, 0.999)；eps是为了增加数值稳定性而加到分母中的项，默认为1e-08；weight_decay是权重衰减项的系数，默认为0。在调用之后，可以使用优化器的step()方法来更新参数。

相关问题

keras中adam优化器调用

在Keras中，要调用Adam优化器，你可以使用以下代码：

from keras.optimizers import Adam

# 创建Adam优化器对象
optimizer = Adam(lr=0.001)

# 在模型编译时指定优化器
model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在这里，我们首先从`keras.optimizers`模块导入Adam优化器。然后，通过实例化Adam对象来创建一个优化器，可以通过`lr`参数来设置学习率。

最后，在编译模型时，将优化器指定为`optimizer`参数的值。你也可以根据自己的需求设置其他参数，如权重衰减（`decay`）、梯度剪裁（`clipvalue`或`clipnorm`）等。

torch调用adam优化器

在PyTorch中，可以通过导入torch.optim模块来调用Adam优化器。具体实现方法如下：

1.首先，需要定义一个神经网络结构。

2.然后，定义一个Adam类，继承自nn.Module类，并在其中定义Adam算法的超参数，如学习率、beta值和epsilon值等。

3.在Adam类中，需要实现forward函数和adj函数。其中，forward函数用于前向传播计算输出，adj函数用于计算梯度并限制梯度的更新范围。

4.接着，定义数据、损失函数和优化器。在优化器中，需要传入神经网络结构和Adam类的实例，并设置超参数。

5.最后，进行训练。在每个epoch中，需要将梯度清零，进行前向传播计算输出，计算损失函数并进行反向传播，最后更新参数。

具体实现过程可以参考上面提供的代码示例和引用、、。