def init(self, params, lr=1e-3,*):

这段代码有误，应该是：

def __init__(self, params, lr=1e-3,*args):

这是一个Python类的构造函数，其中params是需要被优化的参数，lr是学习率，args是一个可变参数，可以传入任意数量的参数。这里的args可以用于传递其他需要的参数，比如权重衰减系数等等。

相关问题

def __init__(self, params, lr=1e-3,*, foreach: Optional[bool] = None):

这是一个Python类的构造函数，其中params是需要被优化的参数，lr是学习率，foreach是一个可选参数，用于指定是否对每个参数进行优化。如果foreach为None，则默认对所有参数进行优化；如果foreach为True，则对每个参数都进行优化；如果foreach为False，则不对任何参数进行优化。

class Adam: """Adam (http://arxiv.org/abs/1412.6980v8)""" def __init__(self, lr=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999): self.lr = lr self.beta1 = beta1 self.beta2 = beta2 self.iter = 0 self.m = None self.v = None def update(self, params, grads): if self.m is None: self.m, self.v = {}, {} for key, val in params.items(): self.m[key] = np.zeros_like(val) self.v[key] = np.zeros_like(val) self.iter += 1 lr_t = self.lr * np.sqrt(1.0 - self.beta2**self.iter) / (1.0 - self.beta1**self.iter) for key in params.keys(): #self.m[key] = self.beta1*self.m[key] + (1-self.beta1)*grads[key] #self.v[key] = self.beta2*self.v[key] + (1-self.beta2)*(grads[key]**2) self.m[key] += (1 - self.beta1) * (grads[key] - self.m[key]) self.v[key] += (1 - self.beta2) * (grads[key]**2 - self.v[key]) params[key] -= lr_t * self.m[key] / (np.sqrt(self.v[key]) + 1e-7) #unbias_m += (1 - self.beta1) * (grads[key] - self.m[key]) # correct bias #unbisa_b += (1 - self.beta2) * (grads[key]*grads[key] - self.v[key]) # correct bias #params[key] += self.lr * unbias_m / (np.sqrt(unbisa_b) + 1e-7)

这段代码实现了Adam优化算法。Adam是一种自适应学习率的优化算法，结合了Momentum和RMSprop的思想。

在初始化方法中，`lr` 参数表示学习率（learning rate），`beta1`和`beta2` 是用于计算指数加权移动平均的衰减因子。

`iter` 是迭代次数，`m` 和 `v` 是用于存储参数的一阶和二阶动量的字典。

`update` 方法用于更新模型参数。它接受两个参数：`params` 是一个字典，保存了模型的参数；`grads` 也是一个字典，保存了参数的梯度。

在第一次调用 `update` 方法时，会初始化 `m` 和 `v` 字典，将其与 `params` 字典中的每个参数对应的一阶和二阶动量初始化为零矩阵，保持与参数形状相同。

在后续调用中，它首先递增迭代次数 `iter`。然后，根据当前迭代次数计算当前学习率 `lr_t`，通过将学习率乘以一个修正系数。

接下来，它遍历 `params` 字典的键，并根据Adam算法的公式更新每个参数和对应的一阶和二阶动量。具体来说，它首先计算更新的一阶和二阶动量的修正值，然后将参数减去修正后的一阶动量除以修正后的二阶动量，最后乘以学习率 `lr_t`，从而得到更新后的参数值。

Adam算法通过计算一阶和二阶动量的修正值，结合了Momentum和RMSprop的优点，可以自适应地调整学习率，更有效地优化模型参数。