创建TF模型失败并启用了急切执行

Question

启用急切执行后，每当我尝试向顺序keras模型中添加图层时，都会引发异常，指出tf.placeholder与急切执行不兼容。

我没有明确地使用占位符，但是似乎在向模型添加层的过程中某个地方实例化了占位符？

据我所知，根据网上的各种文章和教程，使用急切执行的keras顺序模型应该可以。

https：/ https://www.tensorflow.org/guide/eager/www.tensorflow.org/guide/eager

有什么想法吗？

版本： Tensorflow-gpu版本1.8（也在1.9和1.11上试用） Keras版本2.1.6 Cuda版本10.0

import tensorflow as tf

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers import Flatten

@staticmethod
    def create_model(output_size):
        model = Sequential()
        # Add layers for linking the input image

        model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(224, 224, 3)))
        # Add layers for processingS
        model.add(Flatten())
        model.add(Dense(64, activation=tf.nn.relu))
        # Add layers for output
        # out put of n pixels with [pos x, pos y, r value, g value, b value]
        model.add(Dense(output_size, activation=tf.nn.relu))
        return model