在Chainer中，优化器类用于定义和应用不同的优化算法来更新神经网络的参数。Chainer提供了多种优化器类，其中常用的包括SGD、Adam、RMSprop等。
优化器类的使用方法通常是先实例化一个优化器对象，然后在训练循环中调用优化器的update方法来更新网络参数。以下是一个使用SGD优化器的示例代码：
import chainer
from chainer import optimizers
# 实例化一个神经网络模型
model = YourModel()
# 实例化一个SGD优化器，传入学习率作为参数
optimizer = optimizers.SGD(lr=0.01)
optimizer.setup(model)
# 进行训练循环
for epoch in range(num_epochs):
for batch in train_data:
optimizer.target.cleargrads() # 清空梯度
loss = model(batch)
loss.backward() # 反向传播计算梯度
optimizer.update() # 使用SGD算法更新参数
在上面的示例中，首先实例化了一个SGD优化器对象，并指定了学习率为0.01。然后在训练循环中，先清空网络参数的梯度，计算损失值并进行反向传播，最后调用优化器的update方法来更新网络参数。
除了SGD之外，Chainer还提供了其他优化器类，使用方法类似。根据实际情况选择合适的优化器类和参数，可以帮助加快模型训练的收敛速度并提高模型的性能。
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