pytorch基于adam优化器如何获得Δw

这是一个技术性问题，我可以回答。在PyTorch中，基于Adam优化器获得Δw的方法是通过以下公式计算：

Δw = -learning_rate * m_hat / (v_hat.sqrt() + eps)

其中，learning_rate是学习率，m_hat是一阶矩估计（考虑梯度的第一次矩），v_hat是二阶矩估计（考虑梯度平方的第二次矩），eps是一个小的常数，防止分母为0。

相关问题

基于PyTorch的Adam优化器是什么

Adam优化器是一种基于梯度下降算法的优化器，它使用了动态学习率的方法来更新模型参数。该优化器结合了梯度的一阶矩估计（即梯度的平均值）和二阶矩估计（即梯度的方差）来调整学习率。在每一步迭代中，Adam优化器计算当前梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，并将它们分别存储在变量m和v中。然后，Adam计算修正后的一阶矩估计和二阶矩估计，将它们分别存储在变量m_hat和v_hat中。最后，Adam根据修正后的一阶矩估计和二阶矩估计来更新模型参数。

PyTorch中的Adam优化器可以通过torch.optim.Adam来实现。在使用Adam优化器时，需要指定学习率lr和其他可选参数，如权重衰减系数weight_decay等。例如，以下代码演示了如何在PyTorch中创建一个Adam优化器对象：

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001)

其中，model是需要优化的模型对象。在训练过程中，可以使用该优化器对象来更新模型参数。

pytorch构建adam优化器

在PyTorch中构建Adam优化器的代码如下：

optimizer = torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False)

其中，`params`是需要优化的参数集合，`lr`表示学习率，`betas`是Adam优化器中的两个参数，`eps`是一个很小的数用于数值稳定性，`weight_decay`表示权重衰减，`amsgrad`表示是否使用AMSGrad算法。