调整PyTorch模型的超参数通常包括学习率、批大小、优化器类型、正则化参数等。以下是一些调整超参数的方法：
学习率：学习率决定了模型在每次迭代中更新参数的大小。可以通过尝试不同的学习率来找到最优的学习率，通常可以使用学习率调度器来动态调整学习率。
批大小：批大小决定了每次迭代中输入模型的数据量大小。可以通过尝试不同的批大小来找到最合适的参数，通常批大小越大，训练速度越快。
优化器类型：PyTorch提供了多种优化器类型，如SGD、Adam、AdamW等。可以尝试不同的优化器类型来找到最优的优化器。
正则化参数：正则化参数可以帮助减小过拟合问题。可以通过调整正则化参数的大小来找到最优的参数。
网络结构：可以尝试调整网络结构的层数和节点数来找到最优的网络结构。
调整超参数时建议使用交叉验证等方法来评估模型性能，并根据验证结果调整超参数。同时可以使用PyTorch提供的GridSearchCV等工具来进行超参数调整。