`
tf.keras.
optimizers.SGD` 是
TensorFlow 2.x 版本中的一个梯度下降
优化器，用于最小化训练过程中的损失函数。`SGD` 是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）的缩写，是一种
常用的优化算法之一。
`
tf.keras.
optimizers.SGD` 的
常用参数如下：
- `learning_rate`：学习率，控制每次参数更新的步长。
- `momentum`：动量，控制参数更新的方向和大小，防止陷入局部最优解。
- `nesterov`：Nesterov 动量，控制参数更新的方向和大小，可以提高模型训练的速度和精度。
- `name`：
优化器的名称。
例如，下面的代码展示了如何使用 `
tf.keras.
optimizers.SGD`：
```python
import
tensorflow as tf
# 定义模型和损失函数
model=
tf.keras.models.Sequential([...])
loss_fn=
tf.keras.losses.MeanSquaredError()
# 创建
优化器
optimizer=
tf.keras.
optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for x_batch, y_batch in train_dataset:
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred=model(x_batch)
loss=loss_fn(y_batch, y_pred)
grads=tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
```
在上面的示例中，我们使用了 `
tf.keras.
optimizers.SGD` 和动量来训练模型。
优化器会根据损失函数计算出的梯度来更新模型的可训练变量。通过不断迭代，模型的参数会不断调整，从而最小化损失函数。
