TF渐变不会流过tf.reduce_mean

Question

TensorFlow似乎没有通过reduce_mean进行反向传播，它使用图优化直接通过批量损失函数进行反向传播。

使用tf.graph_util.extract_subgraph()检查子图时，这会引起问题，因为loss_op不再是train_op的下游操作。有什么方法可以减轻这种情况，或者指出发生这种情况的原因？

loss_op = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=logits, labels=Y))
optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate)
train_op = optimizer.minimize(loss_op)
sess.run(train_op)