train_one_step函数内部有一条tf.summary行，该行由tf.function装饰（即，它转换为图形）。
一切在第一时间都正常。但是，当我完成后，我决定创建一个新的作家并进行更多的培训，这基本上是因为该图仍然坚持旧的作家而导致的错误。
在使用超参数之前，我已经遇到了这个问题。更改后，该图将保留旧图。因此，我通过显式传递那些参数（好像它们是NN的输入）来解决它。我不知道该如何解决作家的问题。
with writer.as_default:
train(mymodel, epochs=10)