optimizer = torch.optim.Adam()

这是一个使用Adam优化算法的PyTorch优化器对象的初始化方式，但是在括号中需要传入要优化的模型的参数。例如，如果要优化一个名为model的神经网络模型，则可以这样初始化一个Adam优化器对象：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

在实际使用中，通常还需要指定学习率等超参数，例如：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001)

这里的lr表示学习率，weight_decay表示权重衰减系数。

相关问题

optimizer = torch.optim.adam

这是一条PyTorch代码，表示采用Adam优化器进行模型训练。Adam优化器是一种常用的自适应学习率调整优化器，它可以根据每个权重的历史梯度值自适应地调整该权重的学习率，从而加速梯度下降的过程，提高模型的训练效率和泛化能力。

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) NameError: name 'model' is not defined

这个错误的原因是您在定义 `optimizer` 时使用了 `model`，但在此之前未定义 `model`。

请确保您已经定义了一个模型，例如：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 定义模型的结构

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播的过程
        return x

model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

在上面的代码中，我们定义了一个名为 `MyModel` 的模型，并实例化了一个名为 `model` 的对象。然后，我们可以使用 `model.parameters()` 来获取模型中所有可训练的参数，并将其传递给优化器来更新这些参数。