Python '_不可预测'；对象没有属性'；运行'；尝试运行keras optimizer时

我正在尝试运行页面中的示例代码。当我尝试运行它时，出现以下错误

AttributeError:“\u unadvariable”对象没有属性“run”

下面是我正在尝试运行的代码

import tensorflow as tf

var1 = tf.Variable(0.0)
var2 = tf.Variable(0.0)


opt = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.1)
loss = lambda: 3 * var1 * var1 + 2 * var2 * var2
opt_op = opt.minimize(loss, var_list=[var1, var2])
opt_op.run()

---

以下是我对此的看法：

import tensorflow as tf

var1 = tf.Variable(0.0)
var2 = tf.Variable(0.0)
opt = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.1)
loss = lambda: 3 * var1 * var1 + 2 * var2 * var2
#loss_fn = lambda: f(var1, var2)
# init vals
print("Initial values:",some_fn(var1,var2).numpy())

# this is applicable only on graph mode
#opt_op = opt.minimize(loss, var_list=[var1, var2])
#opt_op.run()
# however, just call this in eager mode
opt.minimize(loss, var_list=[var1, var2])

opt.variables()

Colab笔记本：

运行：

参考：

有一个很好的例子可以让你明白：

---

更新：

什么时候应该在TensorFlow中使用急切执行？

当您需要时，在TF中使用渴望执行是非常必要的 立即评估操作，无需构建图表。TF 操作返回具体的值，而不是构造 待以后使用和运行的计算图形。它也使它 轻松忽略所有行话，轻松开始使用TensorFlow和 调试模型

---

我甚至在google colab环境中尝试过这个。还是相同的错误。我找到了解决这个问题的方法。我在运行时启用了渴望执行（没有图形）。我禁用了即时执行，并在会话中运行（默认图形）。它工作正常，没有任何错误。您可以添加您在Google colabs上获得的编译错误的详细信息吗？--------------------------------------------------------------------------------------AttributeError Traceback（最近一次调用）in（）----------->1 opt_op.run（）AttributeError:“\u Undvariable”对象没有“run”属性。我运行了代码，发现了相同的错误，请参阅我对错误的解释。我检查了，结果正常。这需要在启用急切执行的情况下运行。运行earger execution enabled是否有缺点？这取决于您想要实现的目标，例如，您不希望存储计算图以供以后执行/或输入到后续的其他步骤，那么使用earge execution是有意义的，它是一个exec，它会立即对答案进行一些更新以明确答案。我能问一下你想要实现什么吗？或者只是开始使用TF和Optmizers？我实际上是在开始学习基础知识。谢谢。好的，如果你觉得答案有用，请告诉我，它是否解决了你的问题。