model = paddle.vision.models.resnet152(pretrained=True)adam学习率应该设置多少？

Adam学习率的设置需要根据具体的任务和数据集来决定，一般建议在训练初期先设置一个较大的学习率，然后逐渐降低学习率，直到收敛。通常情况下，学习率的初值可以设置为0.001，然后根据实验结果逐步调整。如果训练过程中发现模型收敛速度过慢或者出现了过拟合现象，可以适当降低学习率。如果模型训练过程中出现了震荡现象，可以试着增加学习率衰减的步数。同时，也可以尝试使用学习率调度器来动态地调整学习率，以获得更好的训练效果。

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#opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters()) #opt = paddle.optimizer.Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, parameters=model.parameters()) opt = paddle.optimizer.Adagrad(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters()) #opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())

你给出了四个不同的优化器，包括SGD、Momentum、Adagrad和Adam。这些优化器都是用来优化神经网络模型的参数的。它们的区别在于具体的优化策略和算法不同，比如SGD只是简单地按照学习率调整参数，而Momentum会加入动量项来加速收敛。选择哪个优化器取决于你的具体任务和数据集，需要根据实验结果来选择最优的优化器。

train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=ToTensor()) val_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=ToTensor())

这段代码使用PaddlePaddle的视觉库`paddle.vision`加载MNIST数据集，并将其分为训练集和验证集。其中`mode='train'`表示加载训练集，`mode='test'`表示加载测试集。`transform=ToTensor()`表示将数据集中的图片转换为Tensor数据格式，以便于后续的模型训练。