使用AdamW优化器时，可以通过设置不同的衰减学习率调度器（如step、cosine、reduceOnPlateau等）来影响权重衰减参数。通常，随着训练步骤的增加，学习率会呈指数衰减（即“学习率衰减”），而权重衰减参数的值会随之线性增加（即“权重衰减增加”）。这可以通过PyTorch中的lr_scheduler和AdamW优化器实现。

代码示例：

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

# 定义AdamW优化器和学习率调度器
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-5)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.8)

for epoch in range(10):
    # 在每个epoch之前更新学习率
    scheduler.step()

    # 计算损失并反向传播
    loss = loss_fn(model(input), target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 清除梯度
    optimizer.zero_grad()

    # 打印每个epoch的结果
    print("Epoch %d: Loss=%.3f, LR=%f" % (epoch, loss.item(), optimizer.param_groups[0]['lr']))

在上面的代码中，我们首先定义了AdamW优化器和StepLR调度器。在每个epoch之前，我们使用StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.8)来更新学习率。根据这个调度器，“学习率衰减”将会在每个epoch之后发生一次，每次衰减的因子为0.8。在每个epoch中，我们使用optimizer.step()来根据当前的