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我在这里附加了我的代码。它完全没有任何错误地学习，但是当我想在lambda层之后显示层的输出时，它会产生这个错误。

InvalidArgumentError：您必须为占位符张量'input_78'提供一个值，其中dtype为float和shape [？，28,28,1] [[{{node input_78}} = Placeholderdtype = DT_FLOAT，shape = [？，28,28,1 ]，_ device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / device：GPU：0”]] [[{{node lambda_35 / add / _2359}} = _Recvclient_terminated = false，recv_device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / device：CPU：0“，send_device =”/ job：localhost / replica：0 / task：0 / device：GPU：0“，send_device_incarnation = 1，tensor_name =”edge_50_lambda_35 / add“ ，tensor_type = DT_FLOAT，_device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / device：CPU：0”]]

我之前实现了这段代码而没有添加w_expanded作为fit函数的输入，它显示输出没有错误，但是使用这段代码，它产生了上面提到的错误。我不明白为什么它显示这个错误？请帮我。我真的需要解决方案。