TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType'

Question

我找了很多教程，但没有一个教程适用于我这一种情况。我曾尝试看自己的x和batch的类型，发现他们并不是None类型的数据。我怀疑是由于tf.session.run()中的fetches是一个tf.Operation,它会返回None造成的，但我不知道怎么改。请问有遇到这种情况的吗？可以和我说一下您当时是怎么解决的吗？
报错代码片段如下：
片段1：

 for epoch in t_bar:
     supervised_g_losses = []
     self.gen_loader.reset_pointer()
     for it in range(self.gen_loader.num_batch):
         batch = self.gen_loader.next_batch()
         _, g_loss, g_pred = self.generator.pretrain_step(self.sess,
                                                                 batch)
         supervised_g_losses.append(g_loss)
         # print results
         mean_g_loss = np.mean(supervised_g_losses)
         t_bar.set_postfix(G_loss=mean_g_loss)

     samples = self.generate_samples(self.SAMPLE_NUM)
     self.mle_loader.create_batches(samples)

片段2：

 def pretrain_step(self, session, x):
     """Performs a pretraining step on the generator."""
     outputs = session.run([self.pretrain_updates, self.pretrain_loss,
                               self.g_predictions], feed_dict={self.x: x})
     return outputs

Answer 1

应该跟你使用的tensorflow版本有关，之前我遇到过tensorflow2.x和1.x代码有很多不一样的