1. Tensorflow梯度下降介绍
Tensorflow作为一款强大的深度学习框架，许多优化算法都已经在其库中实现了。其中，梯度下降算法是机器学习中应用广泛的一种参数更新算法。
梯度下降算法的原理：我们在机器学习模型中，定义了一个损失函数，梯度下降算法的目的是通过对这个损失函数求导，找到损失函数最小化的方向来更新模型的参数，使得损失函数值不断减小，最终达到最优状态。
2. 常用的梯度下降优化算法
2.1 批量梯度下降（BGD）
批量梯度下降（BGD）是最普通，也是最直接的一种梯度下降算法。这种算法在更新参数时，通过计算所有训练样本损失函数的平均值和对应的梯度，进行一次参数更新。由于计算样本数较多，因此对于大规模数据集，BGD在效率和时间上面都存在较大的问题。
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)2.2 随机梯度下降（SGD）
随机梯度下降（SGD）是一种稍微优化的批量梯度下降。与批量梯度下降一样，SGD计算的是损失函数的梯度，但这里不是计算所有训练样本的平均值，而是通过一个样本一个样本去优化参数。因此，SGD在更新参数时，和权重矩阵W呈现一个比较嘈杂的优化轨迹，随着时间的推移，它们能够获得足够好的参数。通过这种方法，我们可以在大规模数据集中有效地运行模型。
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)2.3 小批量梯度下降（Mini-Batch GD）
小批量梯度下降（Mini-Batch GD），是随机梯度下降和批量梯度下降之间的折中方案，在实践中使用最多。它使用一个介于样本大小和整个数据集之间的样本大小。比如在1000个样本的情况下可以选择32或128个样本来构造一个batch。小批量效率比全样本数据高，而准确度也比随机梯度下降高
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)3. 常用的优化算法
3.1 Momentum
Momentum算法与随机梯度下降算法类似，使用了指数加权平均数来更新模型的参数。Momentum算法的损失函数，在更新W， b时，会受到及之前梯度的影响，相当于引入了惯性的思想。
optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate=0.01, momentum=0.9).minimize(cost)3.2 AdaGrad
AdaGrad算法是一种自适应学习率算法，基于梯度游动的方向调整每个参数的学习率。它保证非常陡峭的方向具有较小的学习率，而较平的方向具有较高的学习率。因为AdaGrad自适应，所以不需要手动调整学习率，它的效果通常很好，但有时可能会导致收敛速度缓慢。
optimizer = tf.train.AdagradOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)3.3 RMSProp
RSMProp算法也是一种自适应学习率算法，它可以调整每个参数的学习率以适应它们的历史梯度变化。和AdaGrad相比，RSMProp的效果更好。
optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)3.4 Adam
Adam算法是一种适用于基于梯度的优化算法。Adam算法使用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来自适应地计算每个参数的学习率。相比于其他优化算法，Adam算法更具鲁棒性。
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(cost)总结
以上列出的优化算法都可以适用于Tensorflow梯度下降，这些算法在不同的模型、数据集和问题上都有优点和缺点。因此，在实际运用中，需要对不同算法进行比较和分析，并根据自己的需求选择合适的算法。