在PyTorch框架中，除了Adam优化器外还有其他一些常用的优化器可供选择。根据具体的问题和数据集，不同的优化器可能会产生不同的效果。以下是一些常见的优化器： 1. SGD（随机梯度下降）：SGD是最基本的优化器之一，它根据每个样本的梯度更新模型参数。SGD的缺点是更新不稳定，容易陷入局部最小值。 2. Adagrad：Adagrad根据每个参数的梯度进行学习率的自适应调整。它在训练初期对稀疏特征有较好的效果，但可能会导致学习率过早下降。 3. RMSprop：RMSprop是Adagrad的改进版，通过引入一个衰减系数来减小学习率的降低速度。它适用于非平稳问题，并能够在一定程度上解决Adagrad学习率过早降低的问题。 4. Adadelta：Adadelta也是对Adagrad的改进，通过引入一个衰减系数来减小学习率的下降速度，并且不需要手动设置全局学习率。 5. Adamax：Adamax是Adam优化器的一个变种，在计算梯度的均方根时使用了无穷范数，对于稀疏梯度有一定的优势。 以上只是一些常见的优化器，选择最合适的优化器需要结合具体的问题和数据集进行实验和比较。