如何在模型外训练参数？

Question

我正在Tensorflow 2.0 Dual Encoder LSTM

中实现以下架构 C和R是由两个LSTM编码为固定维的句子。然后将它们传递给函数sigmoid（CMR）。我们可以假设R和C都是256维矩阵，而M是256 * 256矩阵。在训练期间学习矩阵M。 因为我想训练M，所以我宣布M = tf.Variable（shape，trainable = True）。 但是在拟合模型之后，M的值仍然没有改变。如何告诉张量流自动计算M的梯度？下面是我的代码。 Code