程序报错 `tape` is required when a `Tensor` loss is passed. Received: loss=2.135920524597168, tape=None.

这个错误通常出现在使用 TensorFlow 的自动求导功能时。它表明你没有在计算图中创建一个 GradientTape 对象，以便 TensorFlow 能够跟踪计算梯度。在计算损失函数时，需要将损失函数包装在 GradientTape 中，以便 TensorFlow 能够计算梯度。

例如，下面是一个简单的例子：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([...])

# 定义损失函数
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

# 进行训练
for epoch in range(num_epochs):
    for x_batch, y_batch in train_dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            # 计算模型输出
            y_pred = model(x_batch, training=True)
            # 计算损失函数
            loss = loss_fn(y_batch, y_pred)
        
        # 计算梯度
        grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        # 更新模型参数
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

在上面的例子中，我们使用 GradientTape 对象来跟踪计算梯度，然后使用 apply_gradients 方法更新模型参数。这样就可以避免报错了。