ValueError: Разделенное назначение поддерживается только для переменных

Question

Мой простой пользовательский тренинг не удался, потому что я не могу манипулировать выводом модели до вычисления потерь. Он говорит, что я не могу делать задания для этого тензора. Как я могу это исправить?

def train_step(inputs, labels):
    with tf.GradientTape() as tape:
        pred = model(inputs, training=True)
        pred = tf.roll(pred, shift=1, axis=1)
        pred[:, 0, :].assign(tf.zeros_like(pred[:, 0, :]))
        loss = loss_object(target, pred)
    gradients = tape.gradient(loss, model_.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model_.trainable_variables))

ValueError: Sliced assignment is only supported for variables

И иногда я получаю эту ошибку:

TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment