问题描述： 在递归实现中，AddSymbolicGradients函数无法正确工作。

解决方法：

1. 确保使用的是最新版本的TensorFlow。有时候，这个问题可能是由于TensorFlow的旧版本导致的。可以尝试更新到最新版本的TensorFlow，并重新运行代码。

2. 检查输入的变量类型。确保输入的变量是TensorFlow变量类型，而不是其他类型的变量。如果不是TensorFlow变量，可以尝试将其转换为TensorFlow变量，然后再次运行代码。

3. 检查递归实现的终止条件。确保递归实现中的终止条件正确，并以正确的方式终止递归。如果终止条件不正确，可能会导致AddSymbolicGradients函数无法正确工作。

4. 确保在递归实现中正确传递参数。检查递归调用中传递的参数是否正确，并确保它们在每次递归调用中正确更新。如果参数传递不正确，可能会导致AddSymbolicGradients函数无法正常工作。

下面是一个示例代码，演示了如何使用递归实现AddSymbolicGradients函数：

import tensorflow as tf

def recursive_gradient(x, y):
    if y == 0:
        return x
    else:
        return recursive_gradient(tf.gradients(x, y)[0], y-1)

# 定义输入变量
x = tf.Variable(2.0)
y = tf.Variable(3.0)

# 定义递归实现的梯度
grad = recursive_gradient(x, y)

# 创建一个用于初始化变量的操作
init_op = tf.global_variables_initializer()

# 创建会话，并运行初始化操作
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)

    # 计算梯度
    print(sess.run(grad))

在这个示例中，我们定义了一个递归函数recursive_gradient，它计算给定函数x对y的梯度。在每次递归调用中，我们使用AddSymbolicGradients函数计算梯度，并将结果传递给下一次递归调用。最后，我们通过运行会话来计算梯度，并打印结果。

请注意，这只是一个示例代码，用于演示如何使用递归实现AddSymbolicGradients函数。实际上，AddSymbolicGradients函数已经在TensorFlow中实现，并且可以直接使用。递归实现只是为了示例目的。