adam优化器在pycharm中深度学习训练时怎么调用

在PyCharm中使用Adam优化器，需要使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来构建模型和训练。以下是使用TensorFlow和PyTorch的示例代码：

使用TensorFlow：

import tensorflow as tf

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([...])

# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))

使用PyTorch：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

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

# 构建模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        [...]

model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()

        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

在这些示例中，我们首先创建了一个Adam优化器对象，然后将其传递给模型的compile()或optimizer参数。在训练过程中，我们使用优化器的step()方法来更新模型参数。