在Keras中调用Adax优化器的步骤如下： 1. 首先，导入Adax优化器： ```python from tensorflow_addons.optimizers import Adax ``` 2. 创建Adax优化器对象，并设置相关参数（可选）： ```python optimizer=Adax(learning_rate=0.001, weight_decay=0.0001) ``` 3. 在编译模型时，将Adax优化器作为参数传递给`compile`函数： ```python model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 4. 在训练模型时，使用Adax优化器进行梯度更新： ```python model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) ``` 以上是使用Adax优化器的基本步骤。Adax优化器是一种自适应学习率优化器，它结合了Adam和SGD优化器的优点，可以在训练过程中自动调整学习率，提高模型的性能和收敛速度。