代码 for epoch in range(50): for step,(x,y) in enumerate(dataprep.train_data): with tf.GradientTape() as tape: # [batch,32,32,3] --->> [batch,1,1,512] out = TCNetwork(x) # flatten to [batch,512] out = tf.reshape(out,[-1, 64]) # get the final probability logits = FCNetwork(out) loss = tf.losses.mse(y,logits) # get derivation of all layers' weights grads = tape.gradient(loss, variables) optimizer.apply_gradients(zip(grads, variables)) del tape history = TCNetwork.fit(dataprep.X_train, dataprep.Y_train, epochs=150, batch_size=128, validation_data=(dataprep.X_test, dataprep.Y_test), verbose=2,shuffle=False) 有什么问题

这段代码存在一些问题：

1. 缺少对变量 `variables` 的定义，你需要确保在代码的其他部分中定义了这个变量。
2. 在 `TCNetwork` 和 `FCNetwork` 中缺少对网络结构的定义。你需要确保在代码的其他部分中定义了这些网络结构，以便可以正确地使用它们。
3. 在代码的最后一行，`TCNetwork.fit()` 的调用似乎使用了一个名为 `TCNetwork` 的模型来进行训练。然而，在之前的代码中，你使用了自定义的训练循环来进行优化。这两种方法不应该同时使用。你需要决定是使用自定义循环进行训练，还是使用 `fit()` 方法进行训练。

请修复这些问题并提供更多上下文，以便我可以更好地帮助你。