如何使用tensorflow解决reset_default_graph()错误？

import tensorflow as tf

tf.reset_default_graph()

# 定义变量和操作
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10), name='input')
y = tf.layers.dense(x, units=1, name='output')

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.losses.mean_squared_error(labels=y_true, predictions=y)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 其他模型定义和操作

# 初始化变量
init_op = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(init_op)

    # 训练模型或进行推断
    for epoch in range(num_epochs):
        # 执行训练步骤
        sess.run(train_op, feed_dict={x: input_data, y_true: labels})

        # 其他操作和输出

    # 保存模型等操作