compute_gradients() missing 1 required positional argument: 'var_list'

`compute_gradients()`方法是TensorFlow中的一个函数，它用来计算损失函数对于模型参数的梯度。这个函数需要两个参数：损失函数和要计算梯度的变量列表。错误提示中提到了缺少一个参数：`var_list`，这个参数指定了需要计算梯度的变量列表。

下面是一个使用`compute_gradients()`函数计算梯度的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])
w = tf.Variable(tf.zeros([10, 1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
logits = tf.matmul(x, w) + b
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y))

# 计算梯度
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(loss, var_list=[w, b])

# 应用梯度
train_op = optimizer.apply_gradients(grads_and_vars)

在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的二分类模型，然后使用`compute_gradients()`方法计算了损失函数对于`w`和`b`的梯度。最后，我们使用`apply_gradients()`方法将梯度应用到模型参数中。注意，`compute_gradients()`方法返回的是一个梯度和变量的元组列表，我们需要将其传递给`apply_gradients()`方法。