utils/interpolation_base.py [505:519]:
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        super().__init__(interp_module, param)

    def interpolate(self, super_idx=-1):

        lr = self.param.lr
        optimizer = torch.optim.Adam(self.interp_module.parameters(), lr=lr)

        self.interp_module.train()

        E = 0

        for it in range(self.param.num_it):
            optimizer.zero_grad()
            E, Elist = self.interp_module()
            E.backward()
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utils/interpolation_base.py [584:598]:
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        super().__init__(interp_module, param)

    def interpolate(self, super_idx=-1):

        lr = self.param.lr
        optimizer = torch.optim.Adam(self.interp_module.parameters(), lr=lr)

        self.interp_module.train()

        E = 0

        for it in range(self.param.num_it):
            optimizer.zero_grad()
            E, Elist = self.interp_module()
            E.backward()
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