如何使用adam优化器

使用Adam优化器的步骤如下：
1. 首先，需要定义一个初始值x1，可以使用torch.tensor()方法来定义，需要设置requires_grad=True，表示需要计算梯度。
2. 然后，使用torch.optim.Adam()方法来创建一个Adam优化器，需要将x1作为参数传入，并设置合适的学习率等信息。
3. 接着，使用一个循环来进行优化，循环次数可以根据实际情况进行设置。在循环中，需要计算预测值pre，然后使用optimier.zero_grad()方法清空梯度，使用pre.backward()方法计算梯度，最后使用optimier.step()方法来更新参数。
4. 在循环中，可以使用print()方法来输出每一步的预测值，以便查看是否收敛。

下面是一个使用Adam优化器的示例代码：

import torch
from torch.optim import Adam

# 定义计算预测值的函数
def computez(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

# 定义初始值x1
x1 = torch.tensor([0.0, 0.0], dtype=torch.float32, requires_grad=True)

# 创建Adam优化器
optimizer = Adam([x1], lr=0.001)

# 进行优化
for i in range(20000):
    pre = computez(x1)
    optimizer.zero_grad()
    pre.backward()
    optimizer.step()
    if i % 2000 == 0:
        print('第{}步的{}的预测值为：{}'.format(i, x1.tolist(), pre.item()))