正在创建SparseCategoricalAccuracy的修改版本，正在获取ValueError: tf.function-修饰函数尝试在非第一次调用时创建变量

SparseCategoricalAccuracy是TensorFlow中用于计算稀疏分类准确率的指标。它通常用于评估分类模型的性能，特别是在多类别分类任务中。

在创建SparseCategoricalAccuracy的修改版本时，出现了一个ValueError: tf.function-修饰函数尝试在非第一次调用时创建变量的错误。这个错误通常是由于在tf.function修饰的函数中尝试创建变量，而tf.function只允许在第一次调用时创建变量。

要解决这个问题，可以考虑以下几个步骤：

1. 确保在tf.function修饰的函数中不要尝试创建变量。tf.function主要用于将函数转换为TensorFlow的计算图，因此在函数内部创建变量可能会导致计算图的不一致性。
2. 如果需要在tf.function修饰的函数中使用变量，可以考虑使用tf.Variable或tf.get_variable来创建变量，并将其作为函数的参数传递进来。这样可以确保变量在每次调用时都是相同的。
3. 如果需要在tf.function修饰的函数中进行一些初始化操作，可以考虑使用tf.cond或tf.py_function来实现条件初始化或调用Python函数进行初始化。

总之，要解决这个错误，需要确保在tf.function修饰的函数中不要尝试在非第一次调用时创建变量，并根据具体情况选择合适的方法来处理变量的初始化和使用。