当使用TBB库中的enumerable_thread_specific类时，应避免对变量进行local()调用。下面是一种解决方法的代码示例：

#include 
#include 

// 定义一个自定义的类型
struct MyType {
    int value;
};

int main() {
    // 定义一个 enumerable_thread_specific 变量
    tbb::enumerable_thread_specific ets;

    // 初始化 enumerable_thread_specific 变量的值
    ets.local() = MyType{42};

    // 定义并行计算的 lambda 函数
    auto parallel_func = [&](const tbb::blocked_range& range) {
        // 获取线程特定的变量
        MyType& thread_local_var = ets.local();

        // 使用线程特定的变量进行计算
        thread_local_var.value += range.begin();

        // 输出线程特定的变量的值
        std::cout << "Thread " << tbb::this_tbb_thread::get_id() << ": " << thread_local_var.value << std::endl;
    };

    // 并行执行计算
    tbb::parallel_for(tbb::blocked_range(0, 10), parallel_func);

    return 0;
}

在上述示例中，我们首先定义了一个enumerable_thread_specific变量ets，并将其初始化为MyType{42}。然后，我们定义了一个lambda函数parallel_func，该函数接受一个blocked_range参数，并在每个线程中并行执行计算。

在parallel_func中，我们避免了对ets进行local()调用，而是直接从ets中获取线程特定的变量，并使用该变量进行计算。这样做可以确保每个线程都使用自己的线程特定变量，而不会调用local()函数获取全局的共享变量。

最后，我们通过使用tbb::parallel_for函数并传递blocked_range参数来并行执行计算。每个线程都会输出自己的线程特定变量的值。

请注意，当使用enumerable_thread_specific类时，不需要手动释放线程特定的变量。TBB库会自动处理线程的创建和销毁，并确保线程特定的变量在适当的时候被释放。