要PyTorch中构建Nadam优化器，你可以使用AdamW优化器和NadamW调度器的组合来实现。首先，你需要导入必要的库： import torch from torch.optim import AdamW from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau 然后，你需要定义你的模型和损失函数： model=YourModel() criterion=YourLossFunction() 接下来，你可以设置一些超参数： learning_rate=0.001 weight_decay=0.0001 然后，你可以使用AdamW优化器进行参数优化： optimizer=AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay) 最后，你可以使用NadamW调度器来动态调整学习率： scheduler=ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True) 这样，你就成功构建了Nadam优化器。记得在训练过程中，使用optimizer.step()来更新参数，scheduler.step()来调整学习率。