Python Tensorflow NoneType不是Iterab

Question

完整代码是here

错误：

    ---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-e6c5369957bc> in <module>()
     55 print(feed_dict)
     56 _ , loss_val = sess.run(tr_op, 
---> 57                         feed_dict=feed_dict)
     58 print('Loss of the current batch is {}'.format(loss_val))

TypeError: 'NoneType' object is not iterable

在执行该调用之前，将运行以下代码：

^{pr2}$

其结果是：

<class 'tensorflow.python.framework.ops.Operation'>
<class 'dict'>
{<tf.Tensor 'img_data:0' shape=(?, 64, 64, 3) dtype=float32>: array([[[[0.3019608 , 0.23921569, 0.58431375],
         [0.30588236, 0.23921569, 0.61960787],
         [0.30980393, 0.24705882, 0.63529414],
         ...,

因此，应该是iterable的对象显然是iterable，因为当我试图用它创建迭代器时，它不会引发异常，而且两个对象都有明确定义的类型。这个错误不在会话的TensorFlow文件中，我不知道它是从哪里引起的，因为没有跟踪。在

谢谢你的帮助

Answer 1

看来你的问题在这里：

_ , loss_val = sess.run(tr_op, feed_dict=feed_dict)

您正在要求tensorflow为您计算tr_op。这是一个手术。E、 g.将产生一个来自sess.run的返回值。您正在尝试从结果中提取2个值。在本例中，它试图将None的返回值视为元组。在

试试看：

^{pr2}$

您将看到结果是None，这是优化器（tr_op）的正确返回值。如果您进一步尝试：

_, loss_val = result

您将再次得到您的错误TypeError: 'NoneType' object is not iterable。在

你的意思可能是：

_ , loss_val = sess.run([tr_op, loss_op], feed_dict=feed_dict)