Python GetControlPivot（）在计算梯度时返回None

在调用compute_gradients时，我得到以下错误

File "...../tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py", line 2430, in AddOp
  self._AddOpInternal(op)
File "...../tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py", line 2467, in _AddOpInternal
  for x in external_inputs if x.outputs]
File "...../tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py", line 2467, in <listcomp>
  for x in external_inputs if x.outputs]
File "...../tensorflow/python/ops/array_ops.py", line 79, in identity
  return gen_array_ops.identity(input, name=name)
File "...../tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py", line 3263, in identity
  "Identity", input=input, name=name)
File "...../tensorflow/python/framework/op_def_library.py", line 787, in _apply_op_helper
  op_def=op_def)
File "...../tensorflow/python/framework/ops.py", line 3414, in create_op
  op_def=op_def)
File "...../tensorflow/python/framework/ops.py", line 1782, in __init__
  self._control_flow_post_processing()
File "...../tensorflow/python/framework/ops.py", line 1793, in _control_flow_post_processing
  self._control_flow_context.AddOp(self)
File "...../tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py", line 2430, in AddOp
  self._AddOpInternal(op)
File "...../tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py", line 2458, in _AddOpInternal
  self._MaybeAddControlDependency(op)
File "...../tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py", line 2496, in _MaybeAddControlDependency
  op._add_control_input(self.GetControlPivot().op)

文件“../tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py”，第2430行，在AddOp中
自我添加内部（op）
文件“…../tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py”，第2467行，在_AddOpInternal中
对于外部_输入中的x，如果x.输出]
文件“…../tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py”，第2467行，在
对于外部_输入中的x，如果x.输出]
文件“…../tensorflow/python/ops/array_ops.py”，第79行，标识
返回gen_数组操作标识（输入，name=name）
文件“…../tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py”，第3263行，标识为
“标识”，输入=输入，名称=名称）
文件“…../tensorflow/python/framework/op_def_library.py”，第787行，在_apply_op_helper中
op_def=op_def）
文件“…../tensorflow/python/framework/ops.py”，第3414行，在create_op中
op_def=op_def）
文件“…../tensorflow/python/framework/ops.py”，第1782行，在_init中__
自我控制、流程、后期处理（）
文件“…../tensorflow/python/framework/ops.py”，第1793行，在控制流后处理中
self.\u control\u flow\u context.AddOp（self）
文件“…../tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py”，第2430行，在AddOp中
自我添加内部（op）
文件“…../tensorflow/python/ops/control\u flow\u ops.py”，第2458行，在_AddOpInternal中
自我控制依赖（op）
文件“…../tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py”，第2496行，在_MaybeAddControlDependency中
op.\添加\控制\输入（self.GetControlPivot（）.op）

在更高的层次上，stacktrace有更多内容，但这似乎更相关。在Ipython调试器上，我获得了以下附加信息

ipdb> self
<tensorflow.python.ops.control_flow_ops.WhileContext object at 0x7fa4d32bf7b8>
ipdb> self.name
'gradients/RelnetBabi/map/while/RelnetBabi/StoryEmbedding/rnn/while/while_context'
ipdb> op
<tf.Operation 'gradients/b_count_13/Identity' type=Identity>

ipdb>self
ipdb>self.name
'渐变/RelnetBabi/map/while/RelnetBabi/storydembedding/rnn/while/while\u上下文'
ipdb>op

上面self.name中的“rnn”是tf.nn.dynamic\u rnn的一个实例。动态rnn创建的while循环上下文似乎没有“枢轴”。你对这里的问题有什么想法吗

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我正在使用Python3.5和tensorflow 1.9.0

你能把一个片段放在一起复制吗？在while_循环渐变中看起来确实有些奇怪。while_循环是否在还原的元图中（随机猜测）？