@tf.function def train_one_step(model, optimizer, x, y): with tf.GradientTape() as tape: logits = model(x) loss = compute_loss(logits, y) # compute gradient trainable_vars = [model.W1, model.W2, model.b1, model.b2] grads = tape.gradient(loss, trainable_vars) for g, v in zip(grads, trainable_vars): v.assign_sub(0.01*g) accuracy = compute_accuracy(logits, y) # loss and accuracy is scalar tensor return loss, accuracy，这段代码的含义是什么

这段代码定义了一个训练函数 train_one_step，用于执行模型的一次前向传播和反向传播过程，并更新模型的参数。传入的参数包括模型对象 model、优化器 optimizer、输入数据 x 和标签数据 y。在函数内部，首先使用 GradientTape 记录前向传播过程中的计算过程，计算 logits 和损失函数 loss。然后使用 tape.gradient 计算损失函数对于可训练变量的梯度，并使用 optimizer.apply_gradients 更新模型的参数。最后计算模型的准确率 accuracy，并返回损失和准确率。其中，assign_sub 方法用于原地减去一个张量的值，实现参数的更新。这个函数的作用就是实现一次前向传播和反向传播过程，以及参数的更新。