请给一个Adam优化器算法代码

Adam是一种常用的梯度下降优化算法，它结合了动量法和RMSProp算法的优点，并且具有自适应学习率的优点。

以下是Adam算法的一个简单实现：

def Adam(parameters, learning_rate, beta1, beta2, epsilon):
    t = 0
    m = []
    v = []
    for p in parameters:
        t += 1
        m.append(np.zeros_like(p))
        v.append(np.zeros_like(p))
    while True:
        t += 1
        gradients = compute_gradients(parameters) # 计算梯度
        for i, p in enumerate(parameters):
            m[i] = beta1 * m