这个问题的通常原因是在 TensorFlow 的早期版本中使用不同的 optimizer 实现或外部包，导致 optimizer 的多次初始化。最简单和推荐的解决方法是更新 TensorFlow 到最新版本（版本号>=2.4.0）。另外，确保只在需要时初始化 optimizer，并且只在必要时才导入外部包。以下是示例代码：

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models, optimizers

创建模型并初始化 optimizer

model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,))) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) optimizer = optimizers.Adam()

在训练循环中使用 optimizer

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer) history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))