torch.optim.Adagrad 和torch.optim.Adam这两种有什么区别，请打个比方说明

Adagrad (Adaptive Gradient Algorithm) 和 Adam (Adaptive Moment Estimation) 都是优化器，用于深度学习模型的训练过程中调整权重。它们的主要区别在于：

1. 更新机制不同：
- Adagrad: 每个参数有自己的学习率，这个学习率会随着迭代次数自适应地衰减。这意味着对于稀疏梯度，它能更好地处理，但对于更新较大的参数，学习率可能会过快下降。
- Adam: 结合了动量（像Momentum一样考虑过去梯度的加权平均）和RMSprop（Root Mean Square Propagation，对历史梯度平方的指数移动平均），它有固定的学习率，并且通过分母的动量部分防止学习率过早衰减。

2. 稳定性和收敛速度：
- Adam 更受喜欢，因为它在许多情况下都展现出更好的性能和稳定性。动量项可以帮助平稳地度过局部极小值，而RMSprop避免了Adagrad的过于敏感问题。

3. 参数调整：
- Adagrad 不需要手动设置动量参数，但它对初始学习率比较敏感。
- Adam 需要设置两个超参数，一个是基本的学习率（通常设为0.001左右），另一个是动量参数 beta1（通常设为0.9）和二阶动量参数 beta2（设为0.999），这些可以提供一定程度的灵活性。

举个例子，你可以想象 Adagrad就像一位经验丰富的舞者，随着时间推移，他的步伐越来越轻，只记得过去的每一次错误；而Adam就像是舞蹈教练，他不仅考虑到当前位置，还会记住整个舞蹈动作的节奏和力度变化，这使得他在长期训练中保持更稳定的表现。