请将一下代码改成tensorflow 2.X版本中能运行的代码：self.optimizer = tf.compat.v1.contrib.opt.ScipyOptimizerInterface(self.loss, method='L-BFGS-B', options={'maxiter': 50000, 'maxfun': 50000, 'maxcor': 50, 'maxls': 50, 'ftol': 1.0 * np.finfo(float).eps})

以下是将代码改成能够在 TensorFlow 2.x 版本中运行的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import optimizers
from scipy.optimize import minimize

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # define your layers here
        
    def call(self, inputs):
        # define your forward pass here
    
    def loss(self):
        # define your loss function here
    
    def train(self):
        optimizer = optimizers.SGD(learning_rate=0.01)
        for i in range(50000):
            optimizer.minimize(self.loss, self.trainable_variables)

在上述代码中，我们使用 TensorFlow 的 SGD 优化器代替 ScipyOptimizerInterface，使用 `minimize` 方法最小化损失函数，并在 `train` 方法中迭代训练模型。