以下是optimizer的使用教程：
1. 导入优化器库：首先要确保您已经在程序中导入了适当的优化器库。这可能涉及到使用import语句或相关的包管理工具。
2. 定义优化问题：您需要明确定义您要解决的优化问题，包括目标函数和约束条件。目标函数是您要最小化或最大化的量，而约束条件是问题的限制条件。
3. 创建优化器对象：根据您所用的编程语言和库，您可以通过调用相应的构造函数或方法来创建优化器对象。在创建对象时，您可以指定优化算法的设置，如学习率、批处理大小等。
4. 设定优化目标：将您定义的优化问题传递给优化器对象，告诉它您要最小化或最大化的目标函数。
5. 进行优化迭代：使用循环结构迭代优化过程，直到达到您定义的停止条件。在每次迭代中，优化器将根据当前参数值计算梯度，更新参数并进行下一次迭代。
6. 获取优化结果：优化过程完成后，您可以从优化器对象中获取最终的优化结果，包括最优参数值和目标函数的最终值。
初学者使用optimizer时，建议先熟悉optimizer的基本原理和使用方法。然后，可以从简单的优化器开始，如SGD、Momentum、AdaGrad等，了解它们的特点和适用场景。随着对优化器的理解加深，可以尝试使用更复杂的优化器，如Adam、RMSProp等，以提高模型的性能。在使用optimizer时，需要注意学习率的设置，学习率过大可能导致模型不稳定或发散，学习率过小可能导致模型收敛速度慢。此外，还需要注意正则化参数的设置，以防止模型过拟合。
