如何修复＆quot'警告：tensorflow：@custom_gradient grad_fn具有＆＃x27;变量＆＃x27;在签名中，但是在远期通行证上没有使用资源价加？

Question

使用model.fit（）或model.summary（）时，我一直在警告。使用（在Windows 10上）：

• TensorFlow 2.6.2
• TensorFlow概率0.14
• KERAS 2.6

还在Google Colab上使用TF == 2.8，TFP == 0.16，Keras == 2.8，没有任何更改。

试图降低张力和tf-probya，如所建议的此处（用于其他实现）但是没有工作。我的模型是这个模型，但是我在不同的隐藏层和使用功能API时也遇到了同样的问题：

model = Sequential()
model.add(keras.Input(shape=(dataset.shape[1],1)))
model.add(tfkl.Conv1D(128, kernel_size = dataset.shape[1], activation='relu'))
model.add(tfkl.Conv1D(16, kernel_size = 1, activation='softplus'))
model.add( tfkl.Flatten())
model.add(tfkl.Dense(16, activation='softplus'))
model.add(tfkl.Dense(1, use_bias = 1))
model.add(tfpl.DistributionLambda(
    lambda t: tfd.Chi2(df= abs(t[..., :1])
                        )))

请注意，使用tfd.normal（只有<<tfd.normal）请注意。代码> tfd.chi2 和tfd.gamma不起作用）。有人面临同样的问题吗？