这个问题通常出现在使用Autokeras StructuredDataClassifier时，当输入数据中存在空值时，会导致Graph执行错误。为了解决这个问题，可以通过以下代码示例中的方式，将空值替换成其他值（如0），以确保输入数据中不存在空值。

import autokeras as ak
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
train_data = pd.read_csv("train.csv", delimiter=",")
test_data = pd.read_csv("test.csv", delimiter=",")

# 将空值替换为0
train_data = train_data.fillna(0)
test_data = test_data.fillna(0)

# 用Autokeras进行模型训练
clf = ak.StructuredDataClassifier()
clf.fit(x=train_data.drop("target", axis=1).to_numpy(),
        y=train_data["target"].to_numpy(),
        epochs=10,
        validation_split=0.2)

在上面的代码示例中，fillna()方法被使用来将所有空值替换为0。然后，使用Autokeras进行模型训练时，训练集中不再包含任何空值，因此就不会触发Graph执行错误了。