tensorflow的tf.round()的值错误,因为它是一个没有梯度的操作

我有以下代码

    pred_raw = create_feedforward_nn_model(x, weights, biases)
    pred = tf.round(tf.nn.sigmoid(pred_raw))
    cost = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=pred, logits=y))
    train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cost)

在这里, create_feedforward_nn_model 只需创建一个2层前向DNN并返回最后一层(logits)所以,当我运行这段代码时,我得到以下错误,

ValueError: No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients, between variables 
["<tf.Variable 'Variable:0' shape=(28, 20) dtype=float32_ref>", "<tf.Variable 'Variable_1:0' shape=(20, 8) dtype=float32_ref>", "<tf.Variable 'Variable_2:0' shape=(8, 1) dtype=float32_ref>", "<tf.Variable 'Variable_3:0' shape=(20,) dtype=float32_ref>", "<tf.Variable 'Variable_4:0' shape=(8,) dtype=float32_ref>", "<tf.Variable 'Variable_5:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>"] 
and loss Tensor("Mean_8:0", shape=(), dtype=float32).

所以,我到处玩发现 tf.round 引起这个问题的原因是,当我运行它时更改了下面的行

pred = tf.round(tf.nn.sigmoid(pred_raw))

到

pred = tf.nn.sigmoid(pred_raw)

工作正常。

不应该 转台 也支持梯度我是不是丢了什么东西?

我在用 Tensorflow版本1.4