我正在尝试在tensorflow中优化一个相当复杂的函数，其中函数的最后两层是：
dist = tf.contrib.distributions.Normal(mu = self._mu_pos[0][0], sigma=self._sig[0][0])
objective = a*dist.cdf(b)
其中a和b是标量值
但是，由于变量objective是标量，我不能使用此处定义的train_op：
opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
train_op = opt.minimize(objective_acq,var_list = [self._input])
这是因为opt.minimize期望objective是张量流变量。
如何将objective转换为张量流变量？
由于