self.a_train_op = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(-self.a_loss)用pytorch实现

在 PyTorch 中，可以使用以下代码实现相同的操作：

import torch.optim as optim

# 定义 Adam 优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 计算梯度并更新参数
optimizer.zero_grad()
a_loss.backward()
optimizer.step()

其中，`model` 是定义好的模型，`learning_rate` 是学习率，`a_loss` 是需要优化的损失函数。`optimizer.zero_grad()` 用于清空梯度缓存，`a_loss.backward()` 用于计算梯度，`optimizer.step()` 用于更新参数。