optim.adam参数

optim.adam是一种基于梯度下降算法的优化器，它使用自适应矩估计来调整参数的学习率，具有良好的性能和快速收敛的特点。它有以下参数：

1. lr：学习率，用于控制参数更新的步长，默认值为0.001。

2. betas：用于计算一阶矩和二阶矩估计的系数，它是一个长度为2的元组，分别表示一阶矩和二阶矩的系数，默认值为(0.9, 0.999)。

3. eps：用于避免除以零的小值，通常取一个较小的值，例如1e-8。

4. weight_decay：L2正则化的权重衰减系数，默认值为0。

5. amsgrad：是否使用AMSGrad算法来更新参数，默认值为False。

其中，betas和eps的取值通常不需要调整，而lr和weight_decay可能需要根据具体情况进行调整。