在with tf.GradientTape() as tape:中设置batch

在 TensorFlow 2.0 中，可以在 `tf.GradientTape()` 上下文管理器中设置 batch 大小。具体来说，可以在 tape 上下文管理器中调用模型的 `__call__()` 方法，指定输入数据和 `batch_size` 参数，如下所示：

import tensorflow as tf

batch_size = 32

# 创建一个模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Activation('softmax')
])

# 创建一批输入数据
x = tf.random.normal((batch_size, 784))

# 创建一批目标数据
y = tf.random.uniform((batch_size,), maxval=10, dtype=tf.int32)

# 使用 tf.GradientTape() 计算梯度
with tf.GradientTape() as tape:
    # 调用模型的 __call__() 方法，指定输入数据和 batch_size 参数
    logits = model(x, batch_size=batch_size)
    # 计算损失函数
    loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, logits)

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

在上述代码中，我们创建了一个包含一个全连接层和一个 softmax 激活函数的简单模型，并使用 `tf.random.normal()` 和 `tf.random.uniform()` 函数创建了一批输入数据和目标数据。在 `with tf.GradientTape() as tape:` 上下文管理器中，我们调用了模型的 `__call__()` 方法，并指定了输入数据和 `batch_size` 参数，计算了损失函数并计算了梯度。注意，在 `model(x, batch_size=batch_size)` 中，我们将 `batch_size` 参数传递给了模型，以便模型可以正确地处理输入数据的形状。

需要注意的是，`batch_size` 参数不是 `tf.GradientTape()` 的一部分，而是模型的一部分。因此，在使用 `tf.GradientTape()` 计算梯度时，需要将 `batch_size` 参数传递给模型的 `__call__()` 方法。