python-3.x - 为什么在Tensorflow中出现此错误？

m = tf.Variable(0.44)
b = tf.Variable(0.87)
error = 0
for x, y in zip(x_data, y_label):
    y_hat = m*x+b
    error +=(y-y_label)**2
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate = 0.001)
train = optimizer.minimize(error)

AttributeError Traceback（最近一次调用
最后）在（）
1个优化器= tf.train.GradientDescentOptimizer（learning_rate = 0.001）
----> 2列= Optimizer.minimize（错误）

C：\ Users \ ASUS
PC \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ training \ optimizer.py
最小化（self，loss，global_step，var_list，gate_gradients，
聚合方法，colocate_gradients_with_ops，名称，grad_loss）
第341章
342 colocate_gradients_with_ops = colocate_gradients_with_ops，
-> 343 grad_loss = grad_loss）
344
345 vars_with_grad = [v for g，如果g不为None，则v在grads_and_vars中]

C：\ Users \ ASUS
PC \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ training \ optimizer.py
在compute_gradients（自我，损失，var_list，gate_gradients，
聚合方法，colocate_gradients_with_ops，grad_loss）
392“ Optimizer.GATE_OP，Optimizer.GATE_GRAPH。不是％s”％
393（gate_gradients）
-> 394个self._assert_valid_dtypes（[loss]）
395如果grad_loss不为None：
396 self._assert_valid_dtypes（[grad_loss]）

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在_assert_valid_dtypes中（自身，张量）
第541章
t为542的张量：
-> 543 dtype = t.dtype.base_dtype
544如果dtype不在valid_dtypes中：
第545章

AttributeError：“ numpy.dtype”对象没有属性“ base_dtype”

最佳答案

因为optimizer.minimize仅接受Tensor变量。

其余代码实际上也不正确，它看起来应该类似于：

x = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)
m = tf.Variable(0.44)
b = tf.Variable(0.87)

y_hat = m * x + b

error = tf.squared_difference(y, y_hat)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate = 0.001)
train = optimizer.minimize(error)
number_of_iterations = 100000
with tf.Session() as sess:
    for _ in xrange(0, number_of_iterations):
        sess.run(train, {x:x_data, y: y_label}}
        #If you want to see the loss:
        #loss = sess.run(error,{x:x_data, y: y_label})
        #print("Current loss is:" + str(loss))

关于python-3.x - 为什么在Tensorflow中出现此错误？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/47688392/