Tensorflow：如何应用可与Tensor区分的条件运算？

Question

我想限定Tensorflow操作，让我，给定张量，返回其中在张量为大于0的所有值都设置为1相同大小的一个布尔张量，并且所有其它的值被设置为0 。 我尝试使用tf.cond，tf.where，x> 0，但是出现以下错误：

ValueError: No gradients provided for any variable, check your graph 
for ops that do not support gradients, between variables

是否有Tensorflow操作可让我执行同样可微/已定义梯度的二进制阈值处理？

这是导致错误的代码： x1和x2是形状为（32、128、128、1）的张量：

diff = tf.abs(x1-x2)
diff = tf.to_float(diff > 0.0)
y = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(diff, axis=[1, 2, 3]))

谢谢