adam优化器和ranger优化器都是什么时间提出的，另外你能给出现有优化器和提出时间吗

Adam优化器于2014年提出，Ranger优化器于2019年提出。以下是一些常见的优化器及其提出时间：

- SGD（随机梯度下降法）：1960年代
- Adagrad（自适应梯度下降法）：2011年
- Adadelta（自适应学习率算法）：2012年
- RMSprop（均方根传播算法）：2012年
- Adam（自适应矩估计算法）：2014年
- Nadam（Adam + Nesterov动量）：2016年
- RAdam（反向传播学习率自适应法）：2019年
- Ranger（RAdam + Lookahead）：2019年

相关问题

分别阐述adam优化器和ranger优化器的优缺点

Adam优化器的优点：
- Adam优化器结合了动量法和RMSprop方法，可以在处理非凸优化问题时表现出色。
- Adam优化器具有自适应性，可以自动调整学习率，适应不同的参数和数据。
- Adam优化器的计算速度相对较快，收敛速度也较快。

Adam优化器的缺点：
- Adam优化器可能会受到噪声的影响，导致收敛不稳定。
- Adam优化器可能会受到超参数的影响，需要进行调参。

Ranger优化器的优点：
- Ranger优化器是一种新型的优化器，结合了RAdam和LookAhead方法，可以在性能和速度方面都有所提升。
- Ranger优化器具有自适应性，可以自动调整学习率，适应不同的参数和数据。
- Ranger优化器的计算速度相对较快，收敛速度也较快。

Ranger优化器的缺点：
- Ranger优化器需要调整更多的超参数，需要更多的实验和调参。
- Ranger优化器的代码实现相对较为复杂，需要更高的技术水平。

我想使用ranger优化器替换掉adam优化器该如何实现，pytorch

中可以通过将优化器的类型从torch.optim.Adam()改为torch.optim.Ranger()来实现。具体实现代码如下：

import torch.optim as optim
from ranger import Ranger  # 导入ranger优化器

# 定义模型
model = ...

# 定义损失函数
criterion = ...

# 定义ranger优化器
optimizer = Ranger(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

需要注意的是，ranger优化器不是pytorch官方提供的优化器，需要先安装ranger优化器包，可以使用以下命令进行安装：

!pip install ranger-adaptive-optimizer

安装完成后，在代码中导入Ranger类即可。