在JAX库中，如何正确地从Adam优化器改成L-BFGS优化器？

在JAX库中，通常使用`optax`模块来进行优化器的配置和转换。如果你已经有一个使用Adam优化器的训练过程，想要切换到L-BFGS优化器，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要安装`optax`库，如果尚未安装，可以使用`pip install optax`命令。

2. 导入需要的库和优化器函数：

import jax.numpy as np
from optax import Adam, lbfgs

3. 如果你已经有了一个Adam优化器实例，例如通过`optax.adam(learning_rate=0.001)`创建的，你可以将它替换为L-BFGS优化器：

adam_optimizer = Adam(learning_rate=0.001)
l_bfgs_optimizer = lbfgs(learning_rate=0.001)  # 或者提供一个初始步长，如 `lbfgs(step_size=0.001)`

4. 转换更新规则：当你准备进行一次参数更新时，将Adam的`update`方法替换为L-BFGS的`update`方法。比如，在`jax.value_and_grad`装饰器后的`update`函数中，替换为：

params, _ = l_bfgs_optimizer.update(grad, params)

5. 注意L-BFGS是一个基于牛顿法的优化器，它通常适用于小规模的、非随机梯度更新场景，并不适合大型模型或大量数据的训练。