pytorch中adam自适应调整学习率

在PyTorch中，可以使用`torch.optim.Adam`类来实现Adam优化器，其自适应调整学习率的方法是使用Adam算法，根据每个参数的梯度自适应地调整学习率。

在该类中，可以通过设置`lr`参数来指定初始学习率，同时可以设置其他参数如`betas`、`eps`、`weight_decay`等，以控制Adam算法的行为。

在训练过程中，可以调用`optimizer.step()`方法来更新模型参数，同时在每个epoch或batch结束后调用`optimizer.zero_grad()`方法来清除之前的梯度信息。

以下是一个使用Adam优化器的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义数据和优化器
data = torch.randn(32, 10)
label = torch.randn(32, 1)
net = Net()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01)

# 训练过程
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(data)
    loss = nn.functional.mse_loss(output, label)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch {}: loss={}'.format(epoch, loss.item()))

在上述代码中，我们定义了一个具有两个全连接层的简单网络，并使用Adam优化器来训练该网络。在每个epoch结束时，我们输出当前的损失值，以检查训练的进展情况。