tf.contrib.layers.optimize_loss使用tensorflow2替代

在tensorflow2中，tf.contrib已被删除，因此需要使用不同的API来优化损失。最常用的方法是使用tf.keras.optimizers中的优化器类来优化损失。例如，我们可以使用Adam优化器来最小化损失：

import tensorflow as tf

# 定义损失函数
def loss_fn():
    pass

# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

# 定义训练步骤
@tf.function
def train_step(inputs, labels):
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(inputs)
        loss = loss_fn(labels, predictions)
    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
    return loss

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in train_dataset:
        loss = train_step(inputs, labels)
    print('Epoch {}, loss {}'.format(epoch, loss))

在上面的示例中，我们使用了Adam优化器来最小化损失。通过定义train_step函数，并在其中应用梯度和优化器，我们可以使用for循环训练模型。注意，在使用tf.GradientTape计算梯度时，我们只计算了模型的可训练变量的梯度，这是为了避免计算不必要的梯度并提高效率。