调用keras模型train_on_batch时，“张量必须与张量来自同一张图”

Question

gen_examples = self.generator.predict([xmal_batch, noise])

Generator是一个keras模型，可为原始数据增加噪音并生成新示例

with tf.Session() as sess:         
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(tf.local_variables_initializer())

    saver.restore(sess, PATH)
    print ("load model from:", PATH)

    ymal_batch = sess.run(model.y_pred, feed_dict = {model.x_input: gen_examples})

    self.substitute_detector.train_on_batch(gen_examples, ymal_batch)

  

ValueError：Tensor（“ training / Adam / Const：0”，shape =（），dtype = int64）必须来自   与Tensor相同的图（“ Adam / iterations：0”，shape =（），dtype = resource）。

我是Tensorflow的新手，我不知道为什么会出现此错误，因为gen_examples和ymal_batch基本上是numpy数组。

似乎创建了一个新图，但是我很困惑。