torch.optim.Adam参数

torch.optim.Adam 是 PyTorch 中用于训练神经网络的优化器之一。它实现了 Adam 算法，这是一种对比梯度下降算法更高效的优化算法。

Adam 算法有三个主要参数:

lr (learning rate): 学习率。表示每次参数更新时步长的大小。默认值为 0.001。
betas (beta1, beta2): 表示 Adam 算法中两个动量参数。默认值为 (0.9, 0.999)。
eps (epsilon): 一个很小的值，用来维持数值稳定性。默认值为 1e-8。

使用方式：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8)

这里传入了 model.parameters() 代表要更新的参数， lr 是学习率， betas 是动量参数，eps 是维持数值稳定性的参数。

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