torch.optim.AdamW怎么添加优化参数

`torch.optim.AdamW` 是 Adam 算法的一种变体，并且添加了 L2 正则化的权重衰减（weight decay）项。你可以通过设置 `weight_decay` 参数来控制权重衰减项的大小。

同时，`torch.optim.AdamW` 还有一些其他的可调参数, 如下：

- `lr`：学习率
- `betas`：Adam 算法中的 beta1 和 beta2 参数，通常使用默认值即可
- `eps`：数值稳定性参数，通常使用默认值即可
- `amsgrad`：是否使用 AMSGrad 变体来优化 Adam 算法，默认为 False

下面是一个使用 `torch.optim.AdamW` 的示例，展示如何设置优化参数：

import torch
import torch.optim as optim

params = [torch.randn(3, 4), torch.randn(5, 6)]
optimizer = optim.AdamW(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0.01, amsgrad=False)

在上面的示例中，我们创建了一个包含两个参数的模型，并使用 `torch.optim.AdamW` 作为优化器。我们设置了学习率 `lr=0.001`，beta1 和 beta2 参数 `betas=(0.9, 0.999)`，数值稳定性参数 `eps=1e-08`，权重衰减参数 `weight_decay=0.01`，以及是否使用 AMSGrad 变体 `amsgrad=False`。