TensorFlow 提供了多种优化器，用于加速模型的训练过程。以下是一些常用的优化器及其使用方法。

1. SGD（随机梯度下降）

SGD 是最简单的优化器之一，它通过计算每个参数的梯度并更新参数来优化模型。

optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)

2. Adam

Adam 是一种自适应学习率的优化器，它在计算梯度时结合了动量和自适应学习率。

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

3. RMSprop

RMSprop 是一种自适应学习率的优化器，它通过计算梯度的平方的平均值来更新学习率。

optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001, decay=0.9)

4. Nadam

Nadam 是 Adam 优化器的变种，它结合了 Nesterov 加速梯度（NAG）和 Adam 的自适应学习率。

optimizer = tf.keras.optimizers.Nadam(learning_rate=0.002)

5. 学习率调度器

除了优化器，TensorFlow 还提供了多种学习率调度器，可以帮助我们在训练过程中调整学习率。

 scheduler = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(lambda epoch: 1e-3 * 10**(epoch / 20))

6. 扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow 优化器的信息，可以访问以下链接：

希望这些信息能帮助您更好地理解和使用 TensorFlow 优化器。🤗

optimization_algorithms