GradientTapeを使ってfitするとエラーが出た。そして解決した。 - Qiita

#モデルを構築 class VAE(tf.keras.Model): def __init__(self,latent_dim): super(VAE,self).__init__() self.encoder = Encode(latent_dim) self.decoder = Decode() #lossを計算 def VAE_loss(self,x): mean,logvar,z = self.encoder(x) x_sigmoid = self.decoder(z) #reshape shape = tf.shape(x) x = tf.reshape(x,[shape[0],-1]) x_sigmoid = tf.reshape(x_sigmoid,[shape[0],-1]) #復元誤差 reconstruction_loss = tf.keras.losses.Binar