torch.optim.Adam

`torch.optim.Adam` 是 PyTorch 中常用的优化器之一，用于对模型的参数进行优化。Adam 是一种基于梯度下降的优化算法，它能够自适应地调整每个参数的学习率，并且具有较快的收敛速度。

使用 `torch.optim.Adam` 来对模型进行优化的代码如下：

import torch
import torch.optim as optim

model = MyModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(num_epochs):
    for data in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

首先，创建一个模型 `MyModel` 和一个 `Adam` 优化器，并将模型的参数传递给优化器。然后，循环训练数据集，对每个样本进行前向传播，计算损失值，并对损失值进行反向传播。最后，使用 `optimizer.step()` 函数来更新模型的参数。在每个 epoch 开始时，需要调用 `optimizer.zero_grad()` 函数来清空优化器中的梯度信息。

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torch.optim.adam

`torch.optim.Adam` 是 PyTorch 中常用的优化器之一，用于对模型的参数进行优化。Adam 是一种基于梯度下降的优化算法，它能够自适应地调整每个参数的学习率，并且具有较快的收敛速度。

使用 `torch.optim.Adam` 来对模型进行优化的代码如下：

import torch
import torch.optim as optim

model = MyModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(num_epochs):
    for data in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

首先，创建一个模型 `MyModel` 和一个 `Adam` 优化器，并将模型的参数传递给优化器。然后，循环训练数据集，对每个样本进行前向传播，计算损失值，并对损失值进行反向传播。最后，使用 `optimizer.step()` 函数来更新模型的参数。在每个 epoch 开始时，需要调用 `optimizer.zero_grad()` 函数来清空优化器中的梯度信息。

torch.optim.Adam参数

torch.optim.Adam 是 PyTorch 中用于训练神经网络的优化器之一。它实现了 Adam 算法，这是一种对比梯度下降算法更高效的优化算法。

Adam 算法有三个主要参数:
- lr (learning rate): 学习率。表示每次参数更新时步长的大小。默认值为 0.001。
- betas (beta1, beta2): 表示 Adam 算法中两个动量参数。默认值为 (0.9, 0.999)。
- eps (epsilon): 一个很小的值，用来维持数值稳定性。默认值为 1e-8。

使用方式：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8)

这里传入了 `model.parameters()` 代表要更新的参数， `lr` 是学习率， `betas` 是动量参数，`eps` 是维持数值稳定性的参数。