对于需要更精细控制训练步骤的高级用户，TensorFlow 2.0提供了基于的自定义训练循环。通过可以自动跟踪在其中的操作，并计算任意可微张量之间的梯度。结合Keras模型，开发者可以编写自己的训练循环，轻松实现梯度裁剪、自定义优化步骤、多任务损失加权等复杂逻辑，在简化的基础上保留了底层的控制能力。