这段代码有报错：tf.gradients is not supported when eager execution is enabled. Use tf.GradientTape instead.，应该如何优化

这段错误信息表明当 TensorFlow 使用 eager execution 模式时（默认情况下 TF 2.x 中就是这种模式），直接使用 `tf.gradients` 函数计算梯度已经不再支持。Eager execution 提供了一种更直观的方式来执行和调试计算图，但它改变了传统图计算的方式，因此需要更新你的代码来适应新的 API。

解决这个问题通常需要改用 `tf.GradientTape` 类。`GradientTape` 是在 Eager Execution 下专门设计用于自动微分的工具，它会在内部记录所有操作及其依赖关系，以便后续计算梯度。你可以按照以下步骤优化：

1. 创建一个 `tf.GradientTape` 对象来包裹你要计算梯度的操作：

   with tf.GradientTape() as tape:
       predictions = model(inputs)  # 假设inputs是你想要梯度的输入

2. 记录所需的梯度：

   gradients = tape.gradient(predictions, model.trainable_variables)  # 梯度计算

3. 更新权重（如果这是一个训练步骤）：

   optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

这样就实现了在 Eager Execution 下的梯度计算。记得替换代码中的 `predictions` 和 `inputs` 为你的具体模型输出和输入。