TensorFlow是一种常用的机器学习框架，提供了多种优化器来训练模型，以达到更好的性能和效果。以下是一些常用的优化器：

1. GradientDescentOptimizer（梯度下降优化器）：是最基本和常用的优化器，通过计算损失函数的梯度来更新模型的参数，从而使损失函数最小化。

2. AdamOptimizer：结合了动量和自适应学习率的优点，具有快速收敛、适应不同梯度范围、自动调整学习率等特点，是一种常用的优化器。

3. AdagradOptimizer：自适应学习率优化器，可以根据梯度更新每个参数的学习率，使得较少更新的参数有更高的学习率，适合处理稀疏数据。

4. AdadeltaOptimizer：是Adagrad优化器的改进版本，通过引入梯度历史信息来动态调整学习率，可以更好地适应不同的梯度变化。

5. RMSPropOptimizer：是Adagrad优化器的另一种改进版本，引入了指数加权移动平均来计算梯度平均值，有效地平衡了参数的更新速度和稳定性。

6. FtrlOptimizer：用于处理大规模稀疏数据，可以适应不同的梯度范围，并引入L1正则化来压缩模型，减少过拟合的风险。

以上仅是一些常用的优化器，TensorFlow还提供了其他优化器，如MomentumOptimizer、NadamOptimizer等。根据不同的模型和任务，选择合适的优化器可以帮助我们获得更好的性能和效果。