重复创建tensorflow自定义模型实例并在循环内训练会产生错误

的原因是每次循环都会重新创建模型实例，导致之前训练的权重和状态丢失。在循环内训练模型时，应该只创建一次模型实例，然后在每个循环中重复调用训练函数。

当重复创建模型实例时，可能会导致以下问题：

1. 权重丢失：每次创建新的模型实例时，模型的权重会被重新初始化，之前的训练进程和学习到的权重将丢失。
2. 训练过程中的状态丢失：模型实例的状态，例如优化器的状态、学习率衰减的状态等，也会被重置，导致训练过程中的状态信息丢失。

解决方法是在循环外创建模型实例，并在每个循环中重复调用训练函数，如下所示：

import tensorflow as tf

# 创建模型实例
model = create_model()

for epoch in range(num_epochs):
    # 执行训练过程
    train_model(model, train_data)

    # 在验证集上评估模型性能
    evaluate_model(model, validation_data)

在上述示例中，模型实例 model 只在循环外被创建一次，然后在每个循环中反复使用。这样可以保留之前训练的权重和状态，使模型能够从上一次训练的结果中继续优化。

值得一提的是，TensorFlow 提供了保存和加载模型的功能，可以将模型保存到磁盘上，并在需要时重新加载。这样可以在循环中断时保存模型，并在下次运行时加载模型继续训练。更多关于 TensorFlow 模型保存和加载的信息，可以参考腾讯云的相关产品 TensorFlow on AI 模型部署指南文档：TensorFlow on AI 模型部署指南。

需要注意的是，以上回答是基于TensorFlow进行模型训练的情况下给出的解决方案，具体实践中可能会因为问题的具体情况和使用的其他库、工具而有所不同。