torch.optim.Adam里的lr是什么参数

在 PyTorch 中，torch.optim.Adam 是一种优化算法，用于对神经网络的参数进行优化。其中，lr 是 Adam 算法中的学习率（learning rate）参数。

学习率是梯度下降算法中的一个超参数，用于控制参数更新的步长。在 Adam 算法中，学习率 lr 用于控制参数更新时的步长，并且可以通过设置不同的学习率来调整模型的训练效果。

在 PyTorch 中，可以通过创建一个 Adam 优化器对象来设置 lr 参数。例如：

import torch
import torch.optim as optim

# 定义模型和损失函数
model = ...
criterion = ...

# 定义 Adam 优化器对象，其中 lr 为学习率
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 在训练过程中使用 Adam 优化器更新模型参数
for epoch in range(num_epochs):
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在上面的代码中，我们首先创建了一个 Adam 优化器对象，并通过 lr 参数设置了学习率为0.001。在每个训练步骤中，我们使用 optimizer.step() 方法更新模型参数，从而实现模型的训练。