Tensorflow中优化器是用来调整模型参数以最小化损失函数的工具。Tensorflow提供了多种常用的优化器，包括梯度下降优化器（GradientDescentOptimizer）、Adam优化器（AdamOptimizer）、Adagrad优化器（AdagradOptimizer）等。 其中，梯度下降优化器是最基本的优化器，它根据参数的负梯度方向来更新参数。Adam优化器是一种自适应学习率的优化器，它结合了动量法和RMSProp算法的优点，适用于许多不同类型的深度学习任务。Adagrad优化器也是自适应学习率的一种方法，它根据参数的历史梯度累积信息来更新参数。 在使用优化器时，需要指定学习率（learning rate）和损失函数（loss function）。学习率决定了参数更新的步长，而损失函数则是需要最小化的目标函数。在模型训练过程中，通过调整学习率和选择合适的优化器，可以提高模型的收敛速度和性能。