启用紧急执行时，不支持About tf.gradients

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在TensorFlow中，tf.gradients是一个用于计算梯度的函数。梯度是指函数在某一点上的变化率或斜率，对于机器学习和深度学习任务中的优化算法来说，梯度是非常重要的。

然而，在启用紧急执行时，tf.gradients不被支持。紧急执行是TensorFlow 2.0版本引入的一种执行模式，它旨在提高代码的执行效率和性能。紧急执行模式下，TensorFlow会立即执行操作，而不是构建计算图并在稍后执行。

由于紧急执行模式下的即时执行特性，tf.gradients无法在此模式下正常工作。因为计算梯度需要构建计算图，并在后续的反向传播过程中使用这个图来计算梯度。但在紧急执行模式下，没有计算图的构建和保存，因此无法使用tf.gradients来计算梯度。

如果需要在紧急执行模式下计算梯度，可以考虑使用tf.GradientTape。tf.GradientTape是TensorFlow 2.0中引入的一种记录操作以计算梯度的机制。通过使用tf.GradientTape，可以在紧急执行模式下动态地记录操作，并计算梯度。

总结起来，启用紧急执行时，不支持使用tf.gradients来计算梯度。如果需要在紧急执行模式下计算梯度，可以使用tf.GradientTape来实现。