要使用自定义优化器，首先需要定义一个自定义优化器的类，继承自tf.train.Optimizer类，并实现其中的_apply_dense和_resource_apply_dense方法。这两个方法分别用于在不同的情况下对参数进行更新。
下面是一个简单的自定义优化器的示例代码：
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)
# 使用自定义优化器
optimizer = CustomOptimizer(learning_rate=0.01)
在上面的示例代码中，我们定义了一个简单的自定义优化器CustomOptimizer，并实现了_apply_dense和_resource_apply_dense方法来对参数进行更新。然后我们可以使用这个自定义优化器来训练模型。
需要注意的是，自定义优化器的实现可能会比较复杂，具体的实现方式取决于你的需求和模型结构。可以根据具体情况来定义更复杂的参数更新方式。
