Wie verwende ich GradientDescentOptimizer?

Question

#!/usr/bin/env python 
# vim: set noexpandtab tabstop=2 shiftwidth=2 softtabstop=-1 fileencoding=utf-8: 

import tensorflow as tf 

x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[2]) 
loss = tf.reduce_sum(tf.square(x)) 
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss) 

init = tf.global_variables_initializer() 

with tf.Session() as sess: 
    session.run(init) 
    for i in range(10): 
     sess.run(train_op) 
     print x.eval(), loss.eval() 

Ich habe den obigen Code. Als ich es ausführte, bekam ich den folgenden Fehler. Ich möchte x optimieren. Ich verstehe nicht, warum es sagt, dass es keine zu optimierende Variable gibt. Könnte jemand mir helfen zu verstehen, was falsch ist und wie man GradientDescentOptimizer richtig verwendet? Vielen Dank.

$ ./main.py 
Traceback (most recent call last): 
    File "./main.py", line 8, in <module> 
    train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py", line 343, in minimize 
    grad_loss=grad_loss) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py", line 408, in compute_gradients 
    raise ValueError("No variables to optimize.") 
ValueError: No variables to optimize. 

Answer 1

Wie es in dem Fehler sagt, Sie haben alle Variablen nicht definiert, die bei Trainingszeit in Ihrem Modell ausgebildet werden, ist x nur ein Platzhalter.