tf.keras.optimizers.Adam

tf.keras.optimizers.Adam 是 TensorFlow 中的一个优化器，它是一种基于梯度的优化算法，用于更新神经网络模型中的权重。Adam 算法结合了 AdaGrad 和 RMSProp 两种算法的优点，具有自适应性和较快的训练速度。在应用中，我们可以使用 tf.keras.optimizers.Adam 来构建和训练深度学习模型。例如，以下代码展示了如何使用 Adam 优化器来训练一个简单的神经网络模型：

import tensorflow as tf

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer,
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))