我正在实现一个Tensorflow变分自编码器，完全照搬《使用Python进行深度学习》这本书中的代码。几天前代码还能完美运行，但从昨天开始就停止工作了（我没有更改代码）。

这段代码是一个生成模型，用于复制MNIST数据集中的图像。

具体的错误信息如下：

TypeError: An op outside of the function building code is being passeda “Graph” tensor. It is possible to have Graph tensorsleak out of the function building context by including atf.init_scope in your function building code.The graph tensor has name: dense_2/BiasAdd:0

我已经在下面的Google Colab文件中提供了代码，你可以自己尝试运行：

https://colab.research.google.com/drive/1ArmP3Nns2T_i-Yt-yDXoudp6Lhnw-ghu?usp=sharing

回答：

你定义的用于计算损失的自定义层，即CustomVariationalLayer，正在访问模型中未直接传递给它的张量。这是被禁止的，因为启用了急切模式（eager mode），但层中的函数默认在图模式（graph mode）下执行。为了解决这个问题，你可以完全禁用急切模式，使用tf.compat.v1.disable_eager_execution()，或者使用tf.config.run_functions_eagerly(True)让所有函数以急切模式运行。

然而，上述两种解决方案可能并不理想，因为它们修改了TensorFlow的默认行为（特别是后者，因为它可能会降低性能）。因此，与其使用这些解决方案，你可以修改CustomVariationalLayer的定义，将z_mean和z_log_var作为它的其他输入：

class CustomVariationalLayer(keras.layers.Layer):    def vae_loss(self, x, z_decoded, z_mean, z_log_var):        # ...    def call(self, inputs):        x = inputs[0]        z_decoded = inputs[1]        z_mean = inputs[2]        z_log_var = inputs[3]        loss = self.vae_loss(x, z_decoded, z_mean, z_log_var)        # ...y = CustomVariationalLayer()([input_img, z_decoded, z_mean, z_log_var])