为什么用tflearn构建dnn模型会给出错误消息

Question

我是tflearn的新手。我遵循了此教程，并在使用tflearn.dnn构建简单模型时得到了错误消息

这是我的网络代码

convnet = input_data(shape=[None, 50, 50, 1], 
name='input')

convnet = conv_2d(convnet, 32, 2, activation='relu')
convnet = max_pool_2d(convnet, 2)

convnet = conv_2d(convnet, 64, 2, activation='relu')
convnet = max_pool_2d(convnet, 2)

convnet = fully_connected(convnet, 1024, activation='relu')
convnet = dropout(convnet, 0.8)

convnet = fully_connected(convnet, 2, activation='softmax')
convnet = regression(convnet, optimizer='adam', learning_rate=0.001, loss='categorical_crossentropy', name='targets')

当我使用该网络构建模型时

model = tflearn.DNN(convnet, tensorboard_dir='log')

它给了我错误消息

  

传递给操作“ ScalarSummary”的参数“ tags”的预期字符串，改为使用“ str”类型的“ Adam_0_0_1 / Loss / Adam_0_0”。

为什么代码给我该信息？我遵循了教程，却没有做任何其他事情。