要指定优化算法和超参数来训练PaddlePaddle模型，可以通过设置optimizer参数和regularization参数来指定优化算法和正则化方法。同时，可以通过设置learning_rate参数来指定学习率，以及通过设置batch_size参数来指定批大小等超参数。
下面是一个示例代码，演示如何使用PaddlePaddle中的optimizer和regularization参数来指定SGD优化算法和L2正则化方法来训练模型：
import paddle
# 定义网络结构
input = paddle.static.data(name='input', shape=[-1, 28, 28], dtype='float32')
label = paddle.static.data(name='label', shape=[-1, 1], dtype='int64')
output = paddle.static.nn.fc(input, size=10, activation='softmax')
loss = paddle.static.nn.cross_entropy(output, label)
avg_loss = paddle.mean(loss)
# 定义优化算法和超参数
optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.001, regularization=paddle.regularizer.L2Decay(0.001))
optimizer.minimize(avg_loss)
# 创建执行器
place = paddle.CPUPlace()
exe = paddle.static.Executor(place)
exe.run(paddle.static.default_startup_program())
# 训练模型
for i in range(num_epochs):
for data in train_data:
loss = exe.run(feed={'input': data['input'], 'label': data['label']})
在上面的示例中，我们使用了paddle.optimizer.SGD优化算法，并通过learning_rate参数指定学习率，通过regularization参数指定L2正则化方法。可以根据具体的需求和模型结构来调整优化算法和超参数，以达到更好的训练效果。
