这个错误通常发生在使用Adam优化器训练模型时，其中一个梯度计算所需的变量被原地操作修改了。这可能是由于在计算梯度时对变量进行了原地操作，而Adam优化器需要这些变量的值保持不变。

以下是一些解决方法：

1. 使用tf.GradientTape()包装你的训练循环代码，确保在计算梯度时不对变量进行原地操作。例如：

import tensorflow as tf

# 定义模型和优化器
model = tf.keras.Sequential([...])
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

# 定义损失函数
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

# 定义训练循环
@tf.function
def train_step(inputs, labels):
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(inputs)
        loss = loss_fn(labels, predictions)
    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
    return loss

# 进行训练
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataset:
        inputs, labels = batch
        loss = train_step(inputs, labels)
        # 更新其他指标

2. 检查你的代码，确保没有对梯度计算所需的变量进行原地操作。例如，避免使用类似var.assign()这样的原地操作。

3. 如果你使用了自定义的训练循环，而不是使用model.fit()，确保在每个训练步骤中，梯度计算所需的变量没有被原地操作修改。

通过以上方法，你应该能够解决"Adam优化器错误：梯度计算所需的变量之一已被原地操作修改"的问题。