tf.adam优化代码

下面是一个使用TensorFlow中的Adam优化器的Python代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义输入和输出的占位符
input_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, input_size], name='input')
output_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None], name='output')

# 定义模型
hidden_layer = tf.layers.dense(inputs=input_placeholder, units=hidden_size, activation=tf.nn.relu)
logits = tf.layers.dense(inputs=hidden_layer, units=output_size, activation=None)

# 定义损失函数和Adam优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=output_placeholder, logits=logits))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    for i in range(num_epochs):
        _, loss_val = sess.run([train_op, loss], feed_dict={input_placeholder: X_train, output_placeholder: y_train})
        
        if i % 10 == 0:
            print('Epoch:', i, 'Loss:', loss_val)

在上面的代码中，我们首先定义输入和输出的占位符，然后使用TensorFlow的`tf.layers` API定义了一个具有ReLU激活函数的隐藏层和一个没有激活函数的输出层，之后我们定义了损失函数和Adam优化器，并使用`optimizer.minimize()`方法来最小化损失函数。在训练过程中，我们使用`sess.run()`方法运行`train_op`和`loss`节点，并传递输入和输出的占位符的值作为feed_dict参数。