TensorFlow 2实现Adam优化器的批次优化代码

以下是使用TensorFlow 2实现Adam优化器的批次优化代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型和损失函数
model = tf.keras.Sequential([...])
loss_func = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

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

# 定义批次训练
batch_size = 32
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(batch_size)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for step, (x_batch, y_batch) in enumerate(train_dataset):
        with tf.GradientTape() as tape:
            logits = model(x_batch, training=True)
            loss_value = loss_func(y_batch, logits)
        grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_weights)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))
        
        if step % 10 == 0:
            print("Epoch: {}, Step: {}, Loss: {}".format(epoch, step, loss_value))

在上面的代码中，我们首先定义了模型和损失函数。然后，我们使用`tf.keras.optimizers.Adam`函数定义了Adam优化器，并设置了学习率为0.001。接下来，我们使用`tf.data.Dataset.from_tensor_slices`函数将训练数据切分为多个批次，并使用`batch`方法指定批次大小为32。最后，我们使用嵌套的循环，按批次训练模型。在每个批次中，我们使用`tf.GradientTape`记录前向传播过程中的计算过程，并使用`tape.gradient`方法计算损失函数对模型参数的梯度。最后，我们使用`optimizer.apply_gradients`方法将计算得到的梯度应用到模型参数中。