pytorch构建Nadam优化器

要PyTorch中构建Nadam优化器，你可以使用AdamW优化器和NadamW调度器的组合来实现。首先，你需要导入必要的库：

import torch
from torch.optim import AdamW
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau

然后，你需要定义你的模型和损失函数：

model = YourModel()
criterion = YourLossFunction()

接下来，你可以设置一些超参数：

learning_rate = 0.001
weight_decay = 0.0001

然后，你可以使用AdamW优化器进行参数优化：

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)

最后，你可以使用NadamW调度器来动态调整学习率：

scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True)

这样，你就成功构建了Nadam优化器。记得在训练过程中，使用optimizer.step()来更新参数，scheduler.step()来调整学习率。