如何在优化中获取神经网络的动量项

|我有一个torch7中的神经网络，并希望检查神经网络的动量如何发展，因为我想修改/减少它，因为我想对值进行一些额外的处理，并需要速度项才能这样做。 因此，我有以下代码：

for t = 1, params.num_iterations do
  local x, losses = optim.adam(feval, img, optim_state)
        img=postProccess(img,content_imageprep,params)
        print(velocity) -- 如何？
end

我想看到速度在做什么。 有人知道如何做到这一点吗？

打印optim_state会输出以下内容

  v : CudaTensor - size: 1327104
  m : CudaTensor - size: 1327104
  learningRate : 10
  denom : CudaTensor - size: 1327104
  t : 4

但我不确定是否以及如果是什么项表示速度，有人知道吗？