Tensorflow值错误：没有要优化的变量

Question

我试着在meical图像上使用3D unet。我使用的接口是tensorlayer。当我试图计算两个张量的均方误差时：

mse_loss = tl.cost.mean_squared_error(dense_unet3D.outputs, t_target_image, is_mean=True)

这里tl代表tensorlayer，而我使用的是3D dense_net。密集输出的大小是：（4，128，128，128，1）意思是（批次，深度，高度，宽度，通道），与目标图像相同。 我知道在tensorlayer中，均方误差不能计算5D张量，所以我在tensorlayer的函数cost中添加了以下代码：

^{pr2}$

我将优化器定义为：

g_optim_init = tf.train.RMSPropOptimizer(lr_v).minimize(mse_loss, var_list=g_vars)

但是，当执行上述代码时，错误：

值错误：没有要优化的变量。

出来了。我不知道为什么。有没有人能告诉我怎么解决这个问题？在

Answer 1

你的变量列表g_vars看起来怎么样？这可能是空的，这使得优化器没有要优化的变量。在