如何调用use torch.optim.Adam() optimizer

使用 PyTorch 中的 Adam 优化器可以通过以下代码实现：

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

其中，model 是你要训练的模型，learning_rate 是学习率。需要注意的是，Adam 优化器需要传入模型的参数，因此需要在调用时将模型参数传递给它。

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yolov5训练中如何调用use torch.optim.Adam() optimizer

在使用yolov5进行训练时，可以通过修改train.py文件中的代码来调用torch.optim.Adam() optimizer。具体步骤如下：

1. 打开train.py文件，找到以下代码：

# optimizer
pg0, pg1, pg2 = [], [], []  # optimizer parameter groups
for k, v in model.named_parameters():
    if v.requires_grad:
        if '.bias' in k:
            pg2 += [v]  # biases
        elif 'Conv2d.weight' in k:
            pg1 += [v]  # apply weight decay
        else:
            pg0 += [v]  # all else

optimizer = optim.SGD(pg0, lr=hyp['lr0'], momentum=hyp['momentum'], nesterov=True)
optimizer.add_param_group({'params': pg1, 'weight_decay': hyp['weight_decay']})  # add pg1 with weight_decay
optimizer.add_param_group({'params': pg2})  # add pg2 (biases)

2. 将上述代码替换为以下代码：

# optimizer
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=hyp['lr0'])

3. 保存修改后的train.py文件，并重新运行训练脚本，即可使用torch.optim.Adam() optimizer进行训练。

use torch.optim.Adam() optimizer是什么意思

torch.optim.Adam() 是 PyTorch 中的一个优化器，用于优化神经网络模型的参数。Adam 是 Adaptive Moment Estimation（自适应矩估计）的缩写，是一种基于梯度下降算法的优化器，它可以自适应调整每个参数的学习率，并且具有一些优秀的性质，如快速收敛、不需要手动调整学习率等。在训练神经网络时，使用 Adam 优化器可以加速收敛，提高模型的精度。