要解决“ADAM优化器在AMSGrad的情况下表现异常”的问题，可以尝试以下方法：

1. 检查代码：首先，确保代码实现正确。验证是否正确设置了ADAM优化器和AMSGrad标志。确保使用正确的参数初始化和学习率设置。

2. 调整学习率：尝试调整学习率的大小。较小的学习率可能会减少AMSGrad的异常情况。

3. 禁用AMSGrad：如果问题仍然存在，尝试禁用AMSGrad并使用普通的ADAM优化器。这可以通过将AMSGrad标志设置为False来实现。

以下是一个示例代码，展示如何设置ADAM优化器和AMSGrad标志，并调整学习率：

import torch
import torch.optim as optim

# 设置模型和损失函数
model = ...
loss_fn = ...

# 设置优化器
learning_rate = 0.001
amsgrad_flag = True

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate, amsgrad=amsgrad_flag)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = loss_fn(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 打印损失
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

通过检查代码并调整学习率或禁用AMSGrad，您应该能够解决“ADAM优化器在AMSGrad的情况下表现异常”的问题。