解释代码：adam = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=args.lr)

这行代码创建了一个Adam优化器对象，它将被用于更新神经网络中的参数。其中net.parameters()是指神经网络中所有需要更新的参数，args.lr是指优化器的学习率，即每次参数更新时的步长。Adam优化器是一种常用的随机梯度下降算法，它能够自适应地调整学习率，从而更加高效地更新参数，以达到最小化损失函数的目的。

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optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params) opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(opt, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1)

这段代码是使用PyTorch框架进行模型训练的示例代码。其中：

1. `optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params)`用于定义优化器，其中`learnable_params`表示需要更新的参数。

2. `opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4)`用于定义优化器，其中`model.parameters()`表示需要更新的参数，`args.lr`表示学习率，`weight_decay`表示权重衰减。

3. `scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(opt, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1)`用于定义学习率调度器，其中`opt`表示要调度学习率的优化器，`milestones`表示调整学习率的epoch数，`gamma`表示学习率调整的倍数。

综合来看，这段代码定义了一个Adam优化器，并使用了学习率衰减策略。在训练过程中，每经过50、100、150个epoch就会将学习率乘以0.1，以便在训练后期更加稳定地收敛。

assert(args.solver in ['adam', 'sgd']) print('=> setting {} solver'.format(args.solver)) param_groups = [{'params': model.module.bias_parameters(), 'weight_decay': args.bias_decay}, {'params': model.module.weight_parameters(), 'weight_decay': args.weight_decay}] if args.solver == 'adam': optimizer = torch.optim.Adam(param_groups, args.lr, betas=(args.momentum, args.beta)) elif args.solver == 'sgd': optimizer = torch.optim.SGD(param_groups, args.lr, momentum=args.momentum)

这段代码用于选择并配置优化器（optimizer）来优化模型的参数。

首先，使用`assert`语句来确保`args.solver`的值是`'adam'`或`'sgd'`，如果不是，程序会抛出一个AssertionError。

接下来，根据`args.solver`的值选择相应的优化器，并打印出所选择的优化器。代码块中的if-elif条件语句用于根据`solver`的值来选择优化器，分别是Adam和SGD。

然后，根据模型的参数进行分组，并为每个参数组设置权重衰减（weight_decay）。这里使用了`model.module.bias_parameters()`和`model.module.weight_parameters()`来获取模型中的偏置参数和权重参数。

最后，根据选择的优化器和参数组，创建一个优化器对象，并传入学习率（args.lr），以及其他特定于优化器的参数（如Adam的betas或SGD的momentum）。

通过这段代码，可以根据命令行参数（args）选择并配置不同的优化器来训练模型。