在PyTorch中，可以使用`torch.optim.Adam`类来实现Adam优化器，其自适应调整学习率的方法是使用Adam算法，根据每个参数的梯度自适应地调整学习率。 在该类中，可以通过设置`lr`参数来指定初始学习率，同时可以设置其他参数如`betas`、`eps`、`weight_decay`等，以控制Adam算法的行为。 在训练过程中，可以调用`optimizer.step()`方法来更新模型参数，同时在每个epoch或batch结束后调用`optimizer.zero_grad()`方法来清除之前的梯度信息。 以下是一个使用Adam优化器的示例代码： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义网络 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1=nn.Linear(10, 20) self.fc2=nn.Linear(20, 1) def forward(self, x): x=torch.relu(self.fc1(x)) x=self.fc2(x) return x # 定义数据和优化器 data=torch.randn(32, 10) label=torch.randn(32, 1) net=Net() optimizer=optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01) # 训练过程 for epoch in range(10): optimizer.zero_grad() output=net(data) loss=nn.functional.mse_loss(output, label) loss.backward() optimizer.step() print('Epoch {}: loss={}'.format(epoch, loss.item())) ``` 在上述代码中，我们定义了一个具有两个全连接层的简单网络，并使用Adam优化器来训练该网络。在每个epoch结束时，我们输出当前的损失值，以检查训练的进展情况。