使用optimizer时报错`tape` is required when a `Tensor` loss is passed

这个错误通常是由于使用了自定义的训练循环而不是`model.fit()`方法导致的。在自定义训练循环中，您需要在每次前向传递计算损失后使用`tf.GradientTape()`记录梯度信息。具体来说，您需要像这样更新参数：

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

with tf.GradientTape() as tape:
    # 前向传递计算损失，例如：
    logits = model(input)
    loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=target, logits=logits)

# 计算梯度
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)

# 更新参数
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

请注意，如果您的损失是一个`tf.Tensor`类型的张量，那么您需要确保在使用`tf.GradientTape()`时将其传递给`tape.watch()`方法，例如：

with tf.GradientTape() as tape:
    # 前向传递计算损失，例如：
    logits = model(input)
    # 将损失张量传递给tape.watch()
    tape.watch(loss)
    loss_value = my_custom_loss_function(logits, target)

# 计算梯度
gradients = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)

# 更新参数
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

希望这可以帮助您解决问题！