SeqGANの実装にて、ValueError: `tape` is required when a `Tensor` loss is passed. の解決策

前提・実現したいこと

SeqGAN with keras
上記のmain.ipynbに沿って進めていて、最後まで実行したいと思っています。

発生している問題・エラーメッセージ

エラー文の一番最後の行の「ValueError: tape is required when a Tensor loss is passed.」で詰んでいます。

jupyterNotebook
1---------------------------------------------------------------------------
2---------------------------------------------------------------------------
3ValueError                                Traceback (most recent call last)
4<ipython-input-20-afc062f45054> in <module>()
5      1 trainer = Trainer(B, T, g_E, g_H, d_E, d_H, d_dropout,
6----> 2                   g_lr, d_lr, n_sample, generate_samples)
7
85 frames
9/content/sample_data/gdrive/My Drive/Colab Notebooks/SeqGAN3.0/SeqGAN/train.py in __init__(self, B, T, g_E, g_H, d_E, d_H, d_dropout, g_lr, d_lr, n_sample, generate_samples, init_eps)
10     39                 shuffle=True)
11     40         self.V = self.g_data.V
12---> 41         self.agent = Agent(sess, B, self.V, g_E, g_H, g_lr)
13     42         self.g_beta = Agent(sess, B, self.V, g_E, g_H, g_lr)
14     43         self.discriminator = Discriminator(self.V, d_E, d_H, d_dropout)
15
16/content/sample_data/gdrive/My Drive/Colab Notebooks/SeqGAN3.0/SeqGAN/rl.py in __init__(self, sess, B, V, E, H, lr)
17     28         self.lr = lr
18     29         self.eps = 0.1
19---> 30         self.generator = Generator(sess, B, V, E, H, lr)
20     31 
21     32     def act(self, state, epsilon=0, deterministic=False):
22
23/content/sample_data/gdrive/My Drive/Colab Notebooks/SeqGAN3.0/SeqGAN/models.py in __init__(self, sess, B, V, E, H, lr)
24     52         self.H = H
25     53         self.lr = lr
26---> 54         self._build_gragh()
27     55         self.reset_rnn_state()
28     56 
29
30/content/sample_data/gdrive/My Drive/Colab Notebooks/SeqGAN3.0/SeqGAN/models.py in _build_gragh(self)
31     79         loss = - log_prob * reward
32     80         optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=self.lr)
33---> 81         minimize = optimizer.minimize(loss, var_list=None)
34     82 
35     83         self.state_in = state_in
36
37/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/optimizer_v2/optimizer_v2.py in minimize(self, loss, var_list, grad_loss, name, tape)
38    519     """
39    520     grads_and_vars = self._compute_gradients(
40--> 521         loss, var_list=var_list, grad_loss=grad_loss, tape=tape)
41    522     return self.apply_gradients(grads_and_vars, name=name)
42    523 
43
44/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/optimizer_v2/optimizer_v2.py in _compute_gradients(self, loss, var_list, grad_loss, tape)
45    554     # TODO(joshl): Test that we handle weight decay in a reasonable way.
46    555     if not callable(loss) and tape is None:
47--> 556       raise ValueError("`tape` is required when a `Tensor` loss is passed.")
48    557     tape = tape if tape is not None else tf.GradientTape()
49    558 
50
51ValueError: `tape` is required when a `Tensor` loss is passed.

試したこと

エラー文に表示されている、optimizer_v2.pyを少し変えたりしましたが、上手くいきませんでした。
また、あまり変えすぎると動かなくなってしまう可能性があるので、今はデフォルトの状態です。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

現在、私が使用しているバージョン
・Python 3.7.11
・Keras 2.6.0
・tensorflow 2.6.0

Githubで使用しているバージョン
・Python 3.6.6
・Keras 2.2.2
・tensorflow 1.10.0

jbpb0

2021/09/05 10:10

TF 1.*のコードをTF 2.*で動かすのなら、 https://qiita.com/rawHam/items/626d9b119cbefcee1452 の「3. 2系挙動を無効化する」に書かれてるように、下記の変更をすると効果あるかもしれません import tensorflow as tf ↓ 変更 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() もし上記の変更を試してみるのなら、「SeqGAN」に付属のPythonコードのファイルの中で「import tensorflow as tf」を行なっているファイルは全部変更することをお勧めします