了解张量流中的优化器

Question

在张量流中

如果我有如下所示的优化程序

 with tf.device('/gpu:'+GPU0):
        aeu_var = [var for var in tf.trainable_variables() if var.name.startswith('aeu_2')]

        self.aeu_g_optim = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.0001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8).\
                        minimize(self.aeu_loss, var_list=aeu_var)

在我的主循环中 我计算损失self.aeu_loss 然后我按如下方式运行会话

 self.sess2.run(self.aeu_g_optim, feed_dict={self.aeu_loss:loss})

所以我已经完成了计算损失的工作，并在我想运行优化器时进行处理 但是仍然显示错误，要求输入PLACEHOLDER，这是模型的输入

我的问题：

1-这个优化器只会尝试优化范围'aeu_2'下的变量，对吗？

2-如果我对优化器有所损失，为什么要要求提供PLACEHOLDER？

3-如何优化图的一部分？