急切执行，则tf.GradientTape仅返回None

tf.GradientTape是TensorFlow中的一个上下文管理器，用于跟踪计算梯度的操作。当在tf.GradientTape下进行某些计算时，它会自动记录所有涉及可训练变量的操作，并构建一个计算图。通过计算图，可以使用自动微分的方式计算梯度，并用于优化模型。

该上下文管理器的使用方法如下：

import tensorflow as tf

x = tf.constant(3.0)
y = tf.Variable(4.0)

with tf.GradientTape() as tape:
    tape.watch(y)
    z = x * y

gradient = tape.gradient(z, y)

在上面的代码中，我们定义了一个常量x和一个可训练变量y，并使用tf.GradientTape()创建了一个tape。通过调用tape.watch()方法，我们告诉tape要跟踪y变量。然后，我们定义了一个操作z，它将x和y相乘。最后，通过调用tape.gradient()方法，我们可以计算z对于y的梯度。

如果急切执行（eager execution）被启用，那么tf.GradientTape()仅返回None。急切执行是TensorFlow的一种运行模式，即按照操作出现的顺序立即执行，而不是构建计算图。在急切执行模式下，tape.gradient()返回None，因为它不需要构建计算图来计算梯度。

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