Python 如何使用apply_gradients方法在Tensorflow中实现外部优化器？

我试图定义一些新的优化算法。我找到了一个关于外部优化器的接口。它说我需要对它进行子类化并实现_最小化。但是，在使用外部优化器时，我需要调用apply_gradients。我如何实现它

例如，我想自己实现一个自定义优化器，所以我查看了外部优化器，它说：

class ExternalOptimizerInterface(object):
    """Base class for interfaces with external optimization algorithms.

       Subclass this and implement `_minimize` in order to wrap a new optimization algorithm.'''

还有一个官方示例说明如何在中使用此外部优化器接口

模拟优化器用于第85行和第90行：

optimizer = MockOptimizerInterface(loss)

optimizer.minimize(sess)

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似乎我们重写了ExternalOptimizerInterface的“最小化”函数。但有时，我需要使用Optimizer.apply_gradients（）。我该怎么办？

你能发布一段代码来帮助我们更好地理解你的问题吗？@LuizdePráHi，当然，我添加了一些示例代码来让你更好地理解这个问题。如果你还有什么困惑，请告诉我。提前感谢。可能的副本：

optimizer = MockOptimizerInterface(loss)

optimizer.minimize(sess)