将K.function与K.gradients一起使用时出错

可能是由于以下原因之一：

1. 参数错误：K.function和K.gradients都需要正确的参数传递。确保你传递了正确的输入张量和目标张量，并且它们的形状和类型与模型的期望输入和输出匹配。
2. 模型定义问题：出错可能是由于模型定义中的问题导致的。确保你正确定义了模型的输入和输出，并且所有的层和操作都正确连接。
3. TensorFlow版本不兼容：K.function和K.gradients的使用可能与你正在使用的TensorFlow版本不兼容。尝试升级或降级TensorFlow版本，以确保与Keras兼容的版本。
4. 梯度计算问题：K.gradients可能无法计算某些操作的梯度。这可能是由于操作不可微分或不支持梯度计算。尝试使用其他方法或技术来计算梯度，或者检查你的模型是否包含不可微分的操作。
5. 硬件或环境问题：出错可能是由于硬件或环境问题导致的。确保你的硬件和环境满足Keras和TensorFlow的要求，并且没有任何冲突或限制。

如果你能提供更多的上下文和错误信息，我可以给出更具体的建议和解决方案。