要使用自定義優化器，首先需要定義一個自定義優化器的類，繼承自tf.train.Optimizer類，并實現其中的_apply_dense和_resource_apply_dense方法。這兩個方法分別用于在不同的情況下對參數進行更新。
下面是一個簡單的自定義優化器的示例代碼：
import tensorflow as tf
class CustomOptimizer(tf.train.Optimizer):
def __init__(self, learning_rate=0.001):
super(CustomOptimizer, self).__init__()
self.learning_rate = learning_rate
def _apply_dense(self, grad, var):
return var.assign(var - self.learning_rate * grad)
def _resource_apply_dense(self, grad, var):
return var.assign(var - self.learning_rate * grad)
# 使用自定義優化器
optimizer = CustomOptimizer(learning_rate=0.01)
在上面的示例代碼中，我們定義了一個簡單的自定義優化器CustomOptimizer，并實現了_apply_dense和_resource_apply_dense方法來對參數進行更新。然后我們可以使用這個自定義優化器來訓練模型。
需要注意的是，自定義優化器的實現可能會比較復雜，具體的實現方式取決于你的需求和模型結構。可以根據具體情況來定義更復雜的參數更新方式。
