Adam优化器的参数设置包括学习率（learning_rate）、动量参数beta1、动量参数beta2、epsilon和amsgrad。学习率决定了每一次参数更新的步长，一般设置为较小的值，如0.001。动量参数beta1和beta2分别控制了梯度的一阶和二阶动量的影响，一般分别设置为0.9和0.999。epsilon是用于防止除零错误的小数值，一般设置为1e-7。amsgrad是一个布尔类型的参数，如果设置为True，则使用amsgrad优化方法。根据引用中的代码，可以看出Adam优化器的参数设置为torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, eps=args.epsilon)，其中lr表示学习率，eps表示epsilon。根据引用中的描述，可以看出TensorFlow中使用tf.keras.optimizers.Adam优化器时，可以通过设置learning_rate、beta1、beta2、epsilon和amsgrad等参数来调整优化器的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [模型调参常见问题及Aadm优化器调参记录](https://blog.csdn.net/sereasuesue/article/details/121497821)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [tensorflow中tf.keras.optimizers.Adam如何设置参数](https://blog.csdn.net/weixin_42612405/article/details/129606606)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]