torch.optim.AdamW()

torch.optim.AdamW() 是 PyTorch 中的优化器类，它是基于 Adam 优化算法的一种改进版本。AdamW 优化器在 Adam 的基础上引入了权重衰减（weight decay）的概念，用于正则化模型参数。

AdamW 优化器的使用方式与其他 PyTorch 优化器类似，可以按照以下步骤来使用：

1. 导入相关库：

import torch
import torch.optim as optim

2. 定义模型：

model = YourModel()

3. 定义损失函数：

criterion = YourLossFunction()

4. 定义优化器：

optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)

其中，`model.parameters()` 用于获取模型的可训练参数，`lr` 是学习率（learning rate），`weight_decay` 是权重衰减系数（通常设置为一个较小的正数）。

5. 在训练循环中使用优化器：

optimizer.zero_grad()  # 清空之前的梯度
outputs = model(inputs)  # 前向传播
loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失
loss.backward()  # 反向传播
optimizer.step()  # 更新参数

通过调用 `optimizer.step()` 来更新模型的参数，并且根据损失函数的梯度信息自动计算参数的梯度。

这样，使用 AdamW 优化器可以帮助你更好地训练模型，并且在一些情况下能够提供更好的效果。