配置adam优化器代码

Adam优化器是一种常用的随机梯度下降优化算法，其结合了动量法和自适应学习率方法。下面是一份使用Python语言实现Adam优化器的代码示例：

import numpy as np

class AdamOptimizer:
    def __init__(self, learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.beta1 = beta1
        self.beta2 = beta2
        self.epsilon = epsilon
        self.m = None
        self.v = None
        self.t = 0
        
    def update(self, params, grads):
        if self.m is None:
            self.m, self.v = {}, {}
            for key, val in params.items():
                self.m[key] = np.zeros_like(val)
                self.v[key] = np.zeros_like(val)
                
        self.t += 1
        lr_t = self.learning_rate * np.sqrt(1.0 - np.power(self.beta2, self.t)) / (1.0 - np.power(self.beta1, self.t))
        
        for key in params.keys():
            # Update biased first moment estimate.
            self.m[key] = self.beta1 * self.m[key] + (1 - self.beta1) * grads[key]
            # Update biased second raw moment estimate.
            self.v[key] = self.beta2 * self.v[key] + (1 - self.beta2) * np.power(grads[key], 2)
            # Update parameters.
            params[key] -= lr_t * self.m[key] / (np.sqrt(self.v[key]) + self.epsilon)

在上述代码中，我们定义了一个AdamOptimizer类，其中包含了初始化函数`__init__()`和参数更新函数`update()`。其中，`learning_rate`表示初始学习率，`beta1`和`beta2`分别表示动量的指数衰减率和梯度平方的指数衰减率，`epsilon`为一个很小的常数，避免分母为零。

在参数更新函数中，我们首先判断是否已经存在了第一次动量和第二次动量（也就是m和v），如果不存在则初始化为0。接着，我们计算当前的学习率lr_t，并根据公式计算出新的m和v值，并最终根据公式计算出更新后的参数。