torch.optim as optim

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999))

optimizer.step()

优化步骤： 
所有的优化器Optimizer都实现了step()方法来对所有的参数进行更新，它有两种调用方法：

optimizer.step()

参数：

params(iterable)：可用于迭代优化的参数或者定义参数组的dicts。
lr (float, optional) ：学习率(默认: 1e-3)
betas (Tuple[float, float], optional)：用于计算梯度的平均和平方的系数(默认: (0.9, 0.999))
eps (float, optional)：为了提高数值稳定性而添加到分母的一个项(默认: 1e-8)
weight_decay (float, optional)：权重衰减(如L2惩罚)(默认: 0)

step(closure=None)函数：执行单一的优化步骤
closure (callable, optional)：用于重新评估模型并返回损失的一个闭包