tf.contrib.layers.optimize_loss 在 tensorflow2

在 Tensorflow 2 中，`tf.contrib.layers.optimize_loss` 函数已被移除。相应的优化器函数可以直接使用 `tf.keras.optimizers` 中的优化器类来实现。例如，使用 Adam 优化器可以如下所示：

import tensorflow as tf

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

# 计算梯度和应用梯度
with tf.GradientTape() as tape:
  loss = loss_fn(y_true, y_pred)
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

其中，`y_true` 是真实标签，`y_pred` 是模型预测标签。`model.trainable_variables` 是可训练变量列表。可以根据需要更改损失函数和优化器。