tf.keras.optimizers.Adam

Adam是一种常用的优化器，广泛应用于深度学习中。它是基于自适应矩估计（Adaptive Moment Estimation）算法的一种优化器，可以根据不同的参数自适应地调整学习率。在使用Adam优化器时，通常需要设置学习率、动量（beta1）、第二个动量（beta2）和epsilon等参数。在tf.keras.optimizers中，可以通过实例化Adam类来创建Adam优化器。例如：

from tensorflow.keras.optimizers import Adam

optimizer = Adam(learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-07)

这里设置了学习率为0.001，动量为0.9，第二个动量为0.999，epsilon为1e-07。然后可以将该优化器传递给模型的compile函数中，用于编译模型。