if args.solver == 'adam': optimizer = torch.optim.Adam(param_groups, args.lr, betas=(args.momentum, args.beta)) elif args.solver == 'sgd': optimizer = torch.optim.SGD(param_groups, args.lr, momentum=args.momentum)这两个优化器是什么含义？怎么起作用？

这段代码是根据输入参数来选择使用Adam优化器还是SGD优化器。这两个优化器都是用于优化神经网络模型的参数。

Adam优化器（AdamOptimizer）是一种基于梯度的优化算法，它结合了动量法和自适应学习率的特点。它能够根据每个参数的梯度自适应地调整学习率，并且通过动量来加速收敛过程。Adam优化器的参数包括学习率（lr）、动量系数（betas）和权重衰减（weight decay）等。

SGD优化器（SGDOptimizer）是随机梯度下降法的一种变体。它在每个训练样本上计算梯度，并使用学习率来更新模型参数。SGD优化器的参数包括学习率（lr）、动量系数（momentum）等。

在这段代码中，根据args.solver的取值，选择相应的优化器来进行模型参数的优化。选择合适的优化器可以提高模型的训练效果和收敛速度。