E tensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc:561] function_optimizer 失败：无效的参数：节点

要解决这个问题，首先需要了解错误提示中提到的 "function_optimizer" 是什么以及如何使用。

在 TensorFlow 中，function_optimizer 是用于优化计算图的元优化器（meta-optimizer）。它可以自动应用一系列优化算法来改进计算图的性能和效率。

根据错误提示，错误发生在 meta_optimizer.cc 文件的第 561 行，原因是参数节点（node）无效。这意味着在调用 function_optimizer 进行优化时，传入的节点参数存在问题。

为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 检查节点参数是否有效：确保传入 function_optimizer 的节点参数是有效的 TensorFlow 节点对象。可以使用 tf.Tensor、tf.Variable 或 tf.Operation 等对象作为节点参数。

2. 更新 TensorFlow 版本：有时，此错误可能是由于 TensorFlow 版本不兼容或存在 bug 引起的。尝试更新 TensorFlow 到最新版本，以修复可能存在的问题。

3. 检查计算图的有效性：使用 tf.Graph 对象创建计算图时，确保计算图的结构和操作都是有效的。检查是否存在无效的操作或不一致的图结构。

4. 确保代码没有错误：检查使用 function_optimizer 的代码是否存在语法错误或逻辑错误。确保正确导入相关的 TensorFlow 模块和函数。

以下是一个示例代码，演示如何使用 function_optimizer 进行优化：

import tensorflow as tf

# 创建计算图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    # 定义输入节点
    input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,), name='input')

    # 定义操作节点
    output_tensor = tf.square(input_tensor)

# 创建会话并运行优化
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    # 创建 function_optimizer
    function_optimizer = tf.train.OptimizerOptions().OptimizeGraph()

    # 运行优化
    optimized_graph = function_optimizer(sess.graph_def)

请根据具体问题和环境调整以上解决方法，并根据错误提示进一步调试和排查问题。