tensorflow中tf.keras.optimizers.Adam如何设置参数

tf.keras.optimizers.Adam是一种常用的优化器，它可以通过设置一些参数来对模型的训练进行调优。

下面是tf.keras.optimizers.Adam的一些常用参数和默认值：

learning_rate：学习率，默认为0.001

beta_1：一阶矩估计的指数衰减率，默认为0.9

beta_2：二阶矩估计的指数衰减率，默认为0.999

epsilon：数值稳定性的一个小常数，默认为1e-7

amsgrad：是否使用AMSGrad变体，默认为False

下面是一个例子，展示了如何使用tf.keras.optimizers.Adam，并设置部分参数：

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

model = keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-7)

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])

在这个例子中，我们将learning_rate设置为0.01，beta_1设置为0.9，beta_2设置为0.999，epsilon设置为1e-7。这些参数可以根据具体情况进行调整。