自适应学习率优化器怎么调用

自适应学习率优化器可以使用 PyTorch 中的 `torch.optim` 模块中的 `Adam`、`Adagrad`、`RMSprop` 等优化器来实现。

以使用 Adam 优化器为例，代码如下：

import torch.optim as optim

# 定义模型和损失函数
model = ...
criterion = ...

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

可以看到，`optim.Adam` 函数中传入了模型参数和学习率 `lr`，即可使用 Adam 优化器进行训练。同时，也可以根据需要调整其他参数，例如权重衰减系数 `weight_decay`、梯度裁剪阈值 `clip_value` 等。