Python 3.x Tensorflow adam优化器值错误“；错误：不支持任何值。”；

我正在尝试编写一个tensorflow脚本，用于使用

FCN_8s

模型的图形结构来训练图像分割。我正在修改一些在线教程中的代码，显然有一些地方（或许多地方）我做错了。当我尝试使用adam optimizer（见下文）定义优化器时，我得到一个

valueError

指示

试图将“值”转换为张量，但失败了。错误：不支持任何值。

下面是我如何初始化优化器并定义loss函数，稍后将在tf.session（）中调用该函数

调用

tf.trainable_variables

表明存在变量。我认为问题可能与交叉熵和有关？使用

get\u shape（cross\u entropy\u sum）

返回

（）

，但是如果我使用

keepdims

选项，则形状是

（1，）

，但我会得到相同的错误

以下是错误回溯：

警告：tensorflow:来自 C:\programs\python\python36\lib\site packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\dataset\base.py:198: 重试（从tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.base）失败 已弃用，将在将来的版本中删除。说明 更新：使用重试模块或类似选项。回溯 （最近一次调用上次）：文件 “C:\programs\python\python36\lib\site packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py”， 第510行，in_apply_op_helper 首选\u dtype=默认\u dtype）文件“C:\programs\python\python36\lib\site packages\tensorflow\python\framework\ops.py”， 第1040行，在内部\u中，将\u转换为\u张量 ret=conversion\u func（value，dtype=dtype，name=name，as\u ref=as\u ref）文件 “C:\programs\python\python36\lib\site packages\tensorflow\python\framework\constant\u op.py”， 第235行，in _常数_张量_转换_函数 返回常量（v，dtype=dtype，name=name）文件“C:\programs\python\python36\lib\site packages\tensorflow\python\framework\constant\u op.py”， 第214行，常数 值，dtype=dtype，shape=shape，verify\u shape=verify\u shape））文件 “C:\programs\python\python36\lib\site packages\tensorflow\python\framework\tensor\u util.py”， 第421行，在make_tensor_proto中 raise VALUERROR（“不支持任何值”）。VALUERROR：不支持任何值

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

回溯（最近一次调用上次）：文件 “C:\programs\python\python36\lib\site packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py”， 第524行，在“应用”和“操作”助手中 值，如\u ref=input\u arg.is\u ref）.dtype.name文件“C:\programs\python\python36\lib\site packages\tensorflow\python\framework\ops.py”， 第1040行，在内部\u中，将\u转换为\u张量 ret=conversion\u func（value，dtype=dtype，name=name，as\u ref=as\u ref）文件 “C:\programs\python\python36\lib\site packages\tensorflow\python\framework\constant\u op.py”， 第235行，in _常数_张量_转换_函数 返回常量（v，dtype=dtype，name=name）文件“C:\programs\python\python36\lib\site packages\tensorflow\python\framework\constant\u op.py”， 第214行，常数 值，dtype=dtype，shape=shape，verify\u shape=verify\u shape））文件 “C:\programs\python\python36\lib\site packages\tensorflow\python\framework\tensor\u util.py”， 第421行，在make_tensor_proto中 raise VALUERROR（“不支持任何值”）。VALUERROR：不支持任何值

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

回溯（最近一次调用last）：文件“p:\macro and programming 文件\TFpy\tfjackImageSeg3.py”，第252行，在 直方图（gradient\u name\u to\u save，current\u gradient）文件 “C:\programs\python\python36\lib\site packages\tensorflow\python\summary\summary.py”， 第196行，在柱状图中 tag=tag，values=values，name=scope）文件“C:\programs\python\python36\lib\site packages\tensorflow\python\ops\gen\u logging\u ops.py”， 第308行，在_直方图_摘要中 “HistorogramSummary”，tag=tag，values=values，name=name）文件“C:\programs\python\python36\lib\site packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py”， 第528行，输入应用操作帮助程序 （input_name，err））ValueError:尝试将“值”转换为张量，但失败。错误：不支持任何值

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我在这里有点不知所措，但我希望能为解决这个错误提供一些建议，谢谢

None值不受支持。

如果对包含None的变量使用TensorFlow指令，则会发生这种情况。我使用了

如果g不是None:

因为

应用梯度（…）

正在使用它

     cross_entropies = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=flat_logits,
                                                             labels=flat_labels)

     cross_entropy_sum = tf.reduce_sum(cross_entropies)
     with tf.variable_scope("adam_vars"):
        optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.0001)
        gradients = optimizer.compute_gradients(loss=cross_entropy_sum)
        for grad_var_pair in gradients:
            current_variable = grad_var_pair[1]
            current_gradient = grad_var_pair[0]
            gradient_name_to_save = current_variable.name.replace(":", "_")
            tf.summary.histogram(gradient_name_to_save, current_gradient)