Python GradientTape中的简单Keras网络：LookupError:没有为操作定义梯度'；IteratorGetNext'；（操作类型：IteratorGetNext）

我已经建立了一个非常简单的TensorFlow Keras模型，模型中只有一个致密层。它在

GradientTape

块外工作得非常好，但在

GradientTape

块内，它会引发

LookupError:没有为操作“IteratorGetNext”（op类型：IteratorGetNext）定义梯度

要复制的代码：

从tensorflow.keras.models导入
从tensorflow.keras.layers导入稠密
导入tensorflow作为tf
将numpy作为np导入
打印（tf.\U版本\U）
模型=顺序（）
添加（密集（1，输入_形状=（16，））
假数据=np.random.random（（1,16））
打印（模型。预测（假数据）。形状）#有效
使用tf.GradientTape（）作为磁带：
打印（model.predict（fake_data）.shape）#LookupError:没有为操作“IteratorGetNext”定义梯度（操作类型：IteratorGetNext）

这似乎适用于TensorFlow 2.0.0，但在TensorFlow 2.1.0和2.2.0中失败

是一个复制问题的笔记本。
尝试以这种方式重新定义GradientTape中的预测操作

with tf.GradientTape() as tape:
    print(model(fake_data).shape)

我真傻，我早该发现的。