Tensorflow错误：转换类型为<；的对象失败；类别'；dict'&燃气轮机；到张量

我正在尝试编写一个能识别手写数字的神经网络。我正在使用MNIST数据集和张量流库。现在，我只是在尝试训练网络，但每当我运行它时，它就会抛出一个巨大的错误。我是一个初学者，所以如果代码看起来不好，我很抱歉

将tensorflow导入为tf
从tensorflow.examples.tutorials.mnist导入输入数据
mnist=输入数据。读取数据集（“/tmp/data”，one\u hot=True）
纽结H1=600
纽结H2=500
纽结H3=500
numNodesOut=10
sizeOfBatch=150
y=tf.占位符（“浮动”）
x=tf.placeholder（“float”[None，784]）
def神经网络（值）：
H1={'weights'：tf.Variable（tf.random_normal（[784，numNodesH1]），
“偏差”：tf.Variable（tf.random_normal（[numNodesH1]））
H2={'weights'：tf.Variable（tf.random_normal（[numNodesH1，
纽结（H2]），
“偏差”：tf.Variable（tf.random_normal（[numNodesH2]））
H3={“权重”：tf.变量（tf.随机_正常值（[numNodesH2，
纽结h3]），
“偏差”：tf.变量（tf.随机_正态（[numNodesH3]））
输出={“权重”：tf.Variable（tf.random_normal（[numNodesH3，
珠光体（，
“偏差”：tf.Variable（tf.random_normal（[numNodesOut]））
FinalH1=tf.add（tf.matmul（值，H1[“权重”），H1[“偏差]）
FinalH1=tf.nn.relu（FinalH1）
FinalH2=tf.add（tf.matmul（H1，H2[“权重”），H2[“偏差]）
FinalH2=tf.nn.relu（FinalH2）
FinalH3=tf.add（tf.matmul（H2，H3[“权重”），H3[“偏差]）
FinalH3=tf.nn.relu（FinalH3）
FinalOut=tf.matmul（H3，输出[“权重]）+输出[“偏差”]
返回终局
def序列（输入数据）：
预测=神经网络（输入数据）
成本=tf.reduce_平均值(
tf.nn.softmax_交叉_熵_与_logits（logits=prediction，labels=y））
optimizingTool=tf.train.AdamOptimizer（）。最小化（成本）
epochnum=10
将tf.Session作为SES：
sess.run（tf.global\u variables\u initializer（））
对于范围内的i（epochnum）：
lostEpochs=0
对于范围内的o（int（mnist.train.num_示例/sizeOfBatch））：
ex，ey=下一批（sizeOfBatch）的列表序列
_，c=sess.run（[optimizer，cost]，feed_dict={x:ex，y:
ey}）
lostEpochs=lostEpochs+c
打印（“Epochs completed=”，i，“/”，epochnum，“epoch loss=
“，lostEpochs）
correct=tf.equal（tf.argmax（预测，1），tf.argmax（y，1））
神经准确度=tf.reduce_平均值（tf.cast（正确，“浮动”））
打印（neuralAccuracy.eval（{x:mnist.test.images，y:mnist.test.labels}））
列车（x）

每次运行此代码时，都会出现以下错误：

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:\Users\Msi-\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-
packages\tensorflow\python\framework\tensor_util.py”，第468行，在
制造张量原型
str_值=[proto_值中x的compat.as_字节（x）]
文件“C:\Users\Msi-\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-
packages\tensorflow\python\framework\tensor_util.py”，第468行，在
str_值=[proto_值中x的compat.as_字节（x）]
文件“C:\Users\Msi-\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-
packages\tensorflow\python\util\compat.py”，第65行，以字节为单位
（字节或文本）
TypeError:应为二进制或unicode字符串，获得{'weights'：，'biases'：}
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:\Users\Msi-
\AppData\Local\Programs\Python\Python36\neuralnetworktest.py“，第45行，在
列车（x）
文件“C:\Users\Msi-
\AppData\Local\Programs\Python\Python36\neuralnetworktest.py”，第29行，在
火车
预测=神经网络（输入数据）
文件“C:\Users\Msi-
\AppData\Local\Programs\Python\Python36\neuralnetworktest.py”，第22行，在
神经网络
FinalH2=tf.add（tf.matmul（H1，H2[“权重”），H2[“偏差]）
文件“C:\Users\Msi-\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-
packages\tensorflow\python\ops\math_ops.py”，第1844行，在matmul中
a=运算。将_转换为_张量（a，name=“a”）
文件“C:\Users\Msi-\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-
packages\tensorflow\python\framework\ops.py”，第836行，在convert\u to\u tensor中
as_ref=False）
文件“C:\Users\Msi-\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-
packages\tensorflow\python\framework\ops.py”，第926行，在
内张量转换为张量
ret=conversion\u func（值，dtype=dtype，name=name，as\u ref=as\u ref）
文件“C:\Users\Msi-\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-
packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py”，第229行，在
_常数张量转换函数
返回常量（v，dtype=dtype，name=name）
文件“C:\Users\Msi-\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-
packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py”，第208行，常量
值，dtype=dtype，shape=shape，verify\u shape=verify\u shape））
文件“C:\Users\Msi-\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-
packages\tensorflow\python\framework\tensor_util.py”，第472行，在
制造张量原型
“支持的类型。”%（类型（值），值））
TypeError:无法将类型的对象转换为Tensor。
内容：
{'weights'：，
“偏见”：}。
考虑
将图元强制转换为受支持的类型。

我想你是说

FinalH1 = tf.add(tf.matmul(value, H1["weights"]), H1["biases"])
FinalH1 = tf.nn.relu(FinalH1)
FinalH2 = tf.add(tf.matmul(FinalH1, H2["weights"]), H2["biases"])
FinalH2 = tf.nn.relu(FinalH2)
FinalH3 = tf.add(tf.matmul(FinalH2, H3["weights"]), H3["biases"])
FinalH3 = tf.nn.relu(FinalH3)
FinalOut = tf.matmul(FinalH3, output["weights"]) + output["biases"]

---

注意

FinalH1

而不是

H1

，

H2

和

H3

，现在它说：回溯（最后一次调用）：文件“C:\Users\Msi-\AppData\Local\Programs\Python36\neuralnetworktest.py”，第44行，在序列（x）文件中“C:\Users\Msi-\AppData\Local\Programs\Python\Python36\neuralnetworktest.py”，第28行，列车预测=neuralNetwork（inputdata）文件“C:\Users\Msi-\AppData\Local\Programs\Python\Python36\neuralnetworktest.py”，第20行，neuralNetwork网络FinalH1=tf.nn.relu（FinalH1）UnboundLocalError:在赋值之前引用了局部变量'FinalH1'。您删除了第一行：

FinalH1=tf.add（tf.matmul（值，H1