pycharm怎么指定优化器

在 PyCharm 中指定优化器需要在代码中使用相应的深度学习框架的 API。以下是几个常用深度学习框架的优化器 API 示例：

1. TensorFlow：在定义模型时，可以使用 `tf.train.Optimizer` 类来选择优化器，例如：

   import tensorflow as tf
   
   optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
   train_op = optimizer.minimize(loss)

2. PyTorch：在定义模型时，可以使用 `torch.optim` 模块来选择优化器，例如：

   import torch
   import torch.nn as nn
   import torch.optim as optim
   
   model = nn.Sequential(nn.Linear(10, 10), nn.ReLU(), nn.Linear(10, 2))
   optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

3. Keras：在编译模型时，可以使用 `compile` 方法来选择优化器，例如：

   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import Dense
   from keras.optimizers import Adam
   
   model = Sequential()
   model.add(Dense(10, input_shape=(10,), activation='relu'))
   model.add(Dense(2, activation='softmax'))
   
   optimizer = Adam(lr=0.001)
   model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer)

以上是三个常用深度学习框架的优化器 API 示例，你可以根据自己的需要在 PyCharm 中选择相应的框架和 API 来指定优化器。