写出from torchtext.legacy import data, 用Adam优化器的代码

from torchtext.legacy import data
from torch import optim

# 创建Adam优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
for batch in train_iter:
# 前向传播
output = model(batch.text)
# 计算损失
loss = criterion(output, batch.label)
# 清空梯度
optimizer.zero_grad()
# 反向传播
loss.backward()
# 更新参数
optimizer.step()

# 模型评估部分省略

注意：这里使用的是 `torchtext.legacy` 中的 `data` 模块，如果您使用的是最新版本的 `torchtext`，可能需要使用 `torchtext.data` 模块。