请给出基于梯度大小的动态权重调整的代码

以下是一个简单的基于梯度大小的动态权重调整的代码示例：

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

class DynamicWeightOptimizer(optim.Optimizer):
    def __init__(self, params, lr=1e-3, weight_decay=0):
        defaults = dict(lr=lr, weight_decay=weight_decay)
        super(DynamicWeightOptimizer, self).__init__(params, defaults)
        
    def step(self, closure=None):
        loss = None
        if closure is not None:
            loss = closure()

        for group in self.param_groups:
            lr = group['lr']
            weight_decay = group['weight_decay']
            
            for p in group['params']:
                if p.grad is None:
                    continue
                grad_norm = p.grad.data.norm()
                if grad_norm == 0:
                    continue
                weight = 1 / grad_norm
                p.data.add_(-weight * lr, p.grad.data)
                if weight_decay != 0:
                    p.data.add_(-weight_decay * lr, p.data)
                    
        return loss

在这个优化器中，权重是根据每个参数的梯度大小进行动态调整的。具体来说，对于每个参数 $p$，我们计算其梯度的范数 $||\nabla_p||$，并将其倒数作为权重 $w=1/||\nabla_p||$。然后，我们使用这个权重来更新参数，即 $p \leftarrow p - lr \cdot w \cdot \nabla_p - lr \cdot weight\_decay \cdot p$，其中 $lr$ 是学习率，$weight\_decay$ 是权重衰减系数。

这个优化器可以像其他 PyTorch 优化器一样使用，例如：

model = MyModel()
optimizer = DynamicWeightOptimizer(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-4)

for input, target in data:
    output = model(input)
    loss = loss_fn(output, target)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

注意，这个优化器只是一个简单的示例，可能不适用于所有情况。在使用时，需要根据具体情况进行调整和测试。