创建相同的占位符时出错

Question

我将通过TensorFlow训练GAN，并且我想在训练阶段为一些特征工程创建图形，例如交换通过网络扩展的某些特征：

# build model
def build_model():
    x=tf.placeholder(tf.float32,[batch,w,h,3],"x")    
    # tensors like will be created repeatedly because I build model on training phase, and this will raise an error

    ...
# optimize
optim=...
#training
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for step in ...
    build_model()    # create graph during training phase
    feed={x:x_data,...}
    loss=sess.run(...,feed_dict=feed)    # error
    ......

然后它引发了错误“您必须使用dtype float输入占位符张量'x'的值” ，但是我确实为x输入了值 x_data 。 / p>

我知道在创建相同的占位符时会发生此错误，但是对于要素工程，我必须在训练阶段创建图形，有人可以提供一些建议吗？像Torch这样的动态图可以解决这个问题吗？