老师您好，我想问一下就是
训练模型时候的梯度下降代码如下：

for epoch in range(epochs):
    metric.reset_states()
    for step in range(steps_per_epoch):
        x_batch, y_batch = random_batch(x_train_scaled, y_train,
                                        batch_size)
        with tf.GradientTape() as tape:
            y_pred = model(x_batch)
            y_pred = tf.squeeze(y_pred, 1)
            loss = keras.losses.mean_squared_error(y_batch, y_pred)
            metric(y_batch, y_pred)
        grads = tape.gradient(loss, model.variables)
        grads_and_vars = zip(grads, model.variables)
        optimizer.apply_gradients(grads_and_vars)

在这里with里面定义的loss函数的输入参数是y_batch和y_pred。
但是求导的对象变成了对model里面的参数（model.variables）求导，可是我看上一节的示例代码都是在with里定义的函数输入参数是啥，求导的时候就对输入的参数求导。
我自己测试了以下，发现对输入参数之外的变量求导会报错，为什么训练模型的时候不会报错呀？