self.optimizer = torch.optim.Adam([ {'params': self.model.parameters()} ], lr=args.lr)

这行代码的作用是创建一个 Adam 优化器并将其赋值给 self.optimizer 变量。Adam 优化器是一种常用的梯度下降优化算法，用于更新模型参数以最小化损失函数。在这里，我们将 self.model.parameters() 作为参数传入 Adam 优化器，表示我们希望优化器更新 self.model 中的所有参数。lr=args.lr 是学习率的设置，lr 是从 args 对象的属性中获取的。学习率控制了每次参数更新的步长大小，影响模型训练的速度和性能。

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optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)

这行代码使用了Adam优化器来更新模型的参数，其中lr参数指定了学习率。Adam优化器是一种常用的优化器，它能够自适应地调整每个参数的学习率，从而更加高效地进行模型训练。通过调整学习率，Adam优化器可以在不同的参数更新步骤中调整不同的学习率大小，而不是使用一个固定的学习率。这样可以使得模型的训练更加稳定，收敛速度更快。在实践中，Adam优化器被广泛应用于深度学习模型的训练中。

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。