PyTorch中的Adam优化器
原文英文，约400词，阅读约需2分钟。发表于：。Buy Me a Coffee☕ *Memos: My post explains Adam. My post explains Module(). Adam() can do gradient descent by Momentum and RMSProp as shown below: *Memos: The 1st argument for initialization...
Adam优化器结合动量和RMSProp方法，用于梯度下降。初始化时需提供参数生成器、学习率（默认0.01）、动量系数（默认0.9和0.999）、epsilon（默认1e-08）、权重衰减（默认0），以及AMSGrad等选项。不能同时启用foreach和fused，或differentiable和fused。使用step()更新参数，zero_grad()重置梯度。示例中，Adam优化器用于简单线性模型。
