如何调用上述的TAdam算法代码呢

假设你要用 TAdam 算法来优化一个目标函数，那么你需要按照以下步骤来调用上述的 TAdam 算法代码：

1. 定义你要优化的目标函数，例如：

def objective_function(x):
    return (x[0] - 1) ** 2 + (x[1] - 2.5) ** 2

这里以一个简单的二维函数为例，你可以将这个函数替换为你自己的目标函数。

2. 初始化参数 `x` 和 TAdam 优化器：

x = np.array([0.0, 0.0])  # 初始化参数
optimizer = TAdam()  # 初始化 TAdam 优化器

这里将参数 `x` 初始化为 0，你可以根据具体情况进行初始化。同时，根据 TAdam 算法的定义，你需要设置一些超参数，例如学习率、一阶动量衰减率、二阶动量衰减率等等。如果你不知道如何设置这些超参数，可以先使用默认值。

3. 在循环中进行优化：

for i in range(num_iterations):
    gradients = compute_gradients(x)  # 计算梯度
    x = optimizer.step(x, gradients)  # 更新参数

这里假设你已经实现了 `compute_gradients()` 函数来计算梯度，你可以将其替换成你自己的梯度计算函数。然后，你可以使用 `optimizer.step()` 函数来更新参数 `x`。在每次迭代中，你需要先计算梯度，然后再使用优化器来更新参数。

4. 最终输出结果：

print("Final parameters:", x)
print("Final objective value:", objective_function(x))

在循环结束后，你可以输出最终的参数和目标函数的值来检查你的优化结果。

以上是一个简单的 TAdam 算法调用的示例，具体的实现方式可能因应用场景和具体需求不同而有所差异。