torch.optim.Adam()的参数

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。它的参数如下：

- params：需要更新的参数，一般是模型的可学习参数，使用模型的parameters()方法可以获取。
- lr：学习率。
- betas：一组长度为2的元组，分别表示动量的指数衰减率和平方梯度的指数衰减率，默认为(0.9, 0.999)。
- eps：数值稳定性参数，在分母中加上一个小值，防止分母为0，默认为1e-8。
- weight_decay：L2正则化系数，默认为0。
- amsgrad：是否使用AMSGrad优化方法，默认为False。

其中，学习率lr、betas和eps是Adam优化器的核心参数，L2正则化系数weight_decay可以用于控制模型的复杂度，AMSGrad可以用于提高Adam的稳定性。

相关问题

torch.optim.adam参数

torch.optim.adam是PyTorch中的一种优化器，它使用Adam算法来更新模型的参数。Adam算法是一种自适应学习率优化算法，它可以根据每个参数的历史梯度信息来自适应地调整学习率，从而更好地优化模型。torch.optim.adam的主要参数包括学习率（lr）、权重衰减（weight_decay）、动量（betas）、eps等。其中，学习率控制了每次参数更新的步长，权重衰减可以防止过拟合，动量可以加速模型的收敛，eps是一个小数，用于防止除以零的情况发生。这些参数的具体取值需要根据具体的模型和数据集进行调整。

torch.optim.Adam参数

torch.optim.Adam 是 PyTorch 中用于训练神经网络的优化器之一。它实现了 Adam 算法，这是一种对比梯度下降算法更高效的优化算法。

Adam 算法有三个主要参数:
- lr (learning rate): 学习率。表示每次参数更新时步长的大小。默认值为 0.001。
- betas (beta1, beta2): 表示 Adam 算法中两个动量参数。默认值为 (0.9, 0.999)。
- eps (epsilon): 一个很小的值，用来维持数值稳定性。默认值为 1e-8。

使用方式：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8)

这里传入了 `model.parameters()` 代表要更新的参数， `lr` 是学习率， `betas` 是动量参数，`eps` 是维持数值稳定性的参数。