mindspore如何使用优化器进行参数更新和梯度清零？

MindSpore 提供了多种优化器来训练神经网络，包括： 1. Momentum：动量法优化器，可以加速梯度下降，防止梯度下降过程中的震荡。 2. Adam：自适应矩估计优化器，结合了动量法和自适应学习率的优点，适用于大多数的深度学习模型。 3. AdaGrad：自适应学习率优化器，是一种针对每个参数自适应学习率的算法。 4. FTRL：一种用于大规模线性模型的优化器，通过维护每个参数的一阶和二阶矩来更新参数。 5. SGD：随机梯度下降优化器，是一种最基本的优化器算法。 在使用 MindSpore 进行神经网络训练时，可以选择合适的优化器来提高训练效果。同时，MindSpore 还支持自定义优化器，可以根据自己的需求实现特定的优化策略。