ValueError：No gradients provided for any variable
- 错误解释：要进行训练的变量与 Loss function 之间没有路径联系起来
- 原因：很大可能是因为在
sess.run(train_step)使用了sess.run()或者是x.eval() - 修改方法：在训练之前，不要使用任何的
run，修改代码，使得所有的 op 在最后的会话 ‘session’ 中进行实现
训练之后输出的结果为 nan
具体的原因不太清楚，我改正我这个问题的做法是将前面代码的 tf.nn.softmax(x) 改为了 tf.nn.log_softmax(x) 就解决了
ValueError: setting an array element with a sequence
通常是因为这儿需要的是 array，你用的是 list，或者需要的是 list， 你用的 array， 从这方面入手进行改错
优化器 optimizer，GradientDescentOptimizer 不报错，RMSPropOptimizer，AdamOptimizer 会报错
因为 AdamOptimizer， RMSPropOptimizer 他们在内部会生成新的变量，所以 tf.initialize_all_variables() 应该在 optimizer 定义的后面再运行，不能在前面运行。
未完待续…
来源：CSDN
作者：liuyinglxl
链接：https://blog.csdn.net/u012160285/article/details/69824137