ValueError: Tensor muss aus dem gleichen Graphen als Tensor mit Bidirectinal RNN in Tensorflow

Mache ich text-tagger über Bidirektionale dynamische RNN in tensorflow.
Nachdem die Maschine auf der Eingabe der dimension, ich habe versucht, führen Sie eine Sitzung.
dies ist blstm Einstellung teilen:

fw_lstm_cell = BasicLSTMCell(LSTM_DIMS)
bw_lstm_cell = BasicLSTMCell(LSTM_DIMS)

(fw_outputs, bw_outputs), _ = bidirectional_dynamic_rnn(fw_lstm_cell,
                                                        bw_lstm_cell,
                                                        x_place,
                                                        sequence_length=SEQLEN,
                                                        dtype='float32')

- und das ist der Tarantel Teil:

  with tf.Graph().as_default():
    # Placehoder Settings
    x_place, y_place = set_placeholder(BATCH_SIZE, EM_DIMS, MAXLEN)

    # BLSTM Model Building
    hlogits = tf_kcpt.build_blstm(x_place)

    # Compute loss
    loss = tf_kcpt.get_loss(log_likelihood)

    # Training
    train_op = tf_kcpt.training(loss)

    # load Eval method
    eval_correct = tf_kcpt.evaluation(logits, y_place)

    # Session Setting & Init
    init = tf.global_variables_initializer()
    sess = tf.Session()
    sess.run(init)

    # tensor summary setting
    summary = tf.summary.merge_all()
    summary_writer = tf.summary.FileWriter(LOG_DIR, sess.graph)

    # Save
    saver = tf.train.Saver()

    # Run epoch
    for step in range(EPOCH):
        start_time = time.time()

        feed_dict = fill_feed_dict(KCPT_SET['train'], x_place, y_place)
        _, loss_value = sess.run([train_op, loss], feed_dict=feed_dict)

Aber, es gibt mir die Fehlermeldung:

ValueError: Tensor("Form:0", shape=(1,), dtype= "int32") müssen aus dem gleichen Graphen als Tensor("bidirectional_rnn/fw/fw/stack_2:0", shape=(1,), dtype= "int32").

Helfen Sie mir, bitte