当前，我正在尝试在TensorFlow中获得一张84x84灰度图像的单幅热编码表示。结果应为84x84x64，其中64表示像素强度（0-3、4-7，...，252-255）的像素数量。
到目前为止，我尝试了以下操作：
one_hot_image = tf.div(self.frame, 4)
one_hot_image = tf.one_hot(tf.cast(tf.round(tf.reshape(one_hot_image, [-1, 84, 84])), tf.int32), 64, on_value=1.0, off_value=0.0, axis=-1)
但是，由于强制转换，在计算S形交叉熵并对损耗进行Adam优化步骤时，我最终遇到以下错误。
ValueError：没有为任何变量提供渐变，请检查您的图表 对于变量之间不支持渐变的操作。
在84x84x64的图像上计算损耗，以确定原始图像和重建的图像之间的关联度（实现自动编码器）。任何想法或帮助，表示赞赏！