tf.train.GradientDescentOptimizer可以接受具有任意函数的任意输入吗？

Question

我有很多代码，很难发布。我收到此错误：

ValueError: No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients, between variables ["<tf.Variable 'Variable_1:0' shape=(1, 191440, 4, 4, 4, 3) dtype=float32_ref>"] and loss Tensor("softmax_cross_entropy_with_logits_sg/Reshape_2:0", shape=(1,), dtype=float32).

所以，我想知道我是否错误地使用了tf.train。给定任意输入X，任意可微函数f和g，以及输出Y和其中Y = g（f（X））的图，我可以像这样使用tf.train：

optim_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(
    learning_rate).minimize(loss(of Y), var_list=[X])

X和Y的尺寸不同。