从您给的文本中，我们Neng了解到在TensorFlow中怎么选择和用不同的优化器。

优化器的选择和参数设置

1. 优化器的选择

选择优化器时 需要考虑以下因素： - 数据集巨大细小对于巨大型数据集，Adam或其他自习惯学率优化器兴许geng合适那个。 - 模型麻烦度对于麻烦模型，兴许需要geng稳稳当当的优化器，如Adam或RMSprop。 - 收敛速度不同的优化器有不同的收敛速度，需要根据具体任务进行调整。

2. 常用的优化器

• Adagrad适用于在线学或数据分布不均匀的情况。
• Adam结合了Adagrad和RMSprop的优良处，适用于巨大许多数情况。
• SGD基础优化器，适用于细小数据集或轻巧松模型。

3. 优化器参数

• 学率控制参数geng新鲜的速度， 过巨大会弄得不稳稳当当，过细小会弄得收敛磨蹭磨蹭来。
• 动量用于加速梯度减少，有助于越过局部Zui细小值。
• 衰减学率随时候衰减的速率。

示例代码

python from tensorflow import keras

model = keras.Sequential optimizer = keras.optimizers.Adagrad model.compile

优化器的选择和参数设置对模型的训练至关关键。需要根据具体任务和数据集特点进行选择和调整，以达到Zui佳的训练效果。