在 TensorFlow 中使用 tf.keras.optimizers.Adam 优化器时，可以使用其可选的参数来调整其性能。常用的参数包括：
- learning_rate：float类型，表示学习率
- beta_1: float类型, 动量参数，一般设置为0.9
- beta_2: float类型, 动量参数，一般设置为0.999
- epsilon: float类型, 用于防止除零错误，一般设置为1e-7
- amsgrad: Boolean类型, 如果为True，使用amsgrad优化方法
代码示例：
optimizer = tf.keras.optimizers.A
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