Python Tensorflow:无法将提要索引键解释为Tensor

我已经在CIFAR10上训练了一个模型，我想得到输入的梯度。因此，我按如下方式运行代码：

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

print(tf.__version__)

x = model.input
y = model.output
grad = tf.gradients(y,x)[0]

sess = tf.compat.v1.Session()

result = sess.run(grad,feed_dict={x:train_images[0:1]})
print(result)

tf的版本是2.3.0。我得到这个错误：

TypeError:无法将feed_dict键解释为张量：张量张量（“conv2d_输入：0”，shape=（None，32，32，3），dtype=float32）不是此图的元素

请帮帮我，谢谢

尝试以下操作：

x=tf.placeholder（tf.float32，（无，32,32,3））

并在result var之前添加第二行。

sess.run（tf.global\u variables\u initializer（））