opt.minimize

`tf.train.GradientDescentOptimizer` 和 `tf.keras.optimizers.RMSprop` 是TensorFlow中用于优化神经网络模型的两个常用优化器。它们的`minimize`方法用于执行梯度下降算法来最小化给定的损失函数。

1. **GradientDescentOptimizer**: 使用这个优化器[^1]时，如下面的代码所示，它会设置学习率（learning_rate），并计算损失函数关于变量的梯度，然后朝着梯度相反的方向调整变量以最小化损失。

   opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)
   train_op = opt.minimize(loss)

2. **RMSpropOptimizer**: 在Keras中[^2]，`RMSprop`是一个更复杂的方法，它结合了动量(momentum)的概念，并对梯度进行了衰减以防止过快震荡。`minimize`方法与`GradientDescentOptimizer`类似，但这里还需要定义损失函数（loss）和可训练变量(var)。

   opt = tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.1, rho=0.9)
   var = tf.Variable(1.0)
   loss = lambda: (var**2)/2.0
   opt.minimize(loss=[var])

`minimize`方法通常在训练循环中调用，以便在每次迭代时更新模型的权重。通过这些优化器，模型尝试找到最小化损失的最佳参数组合。