不加阈值可以正常运行，当我想在输出层增加一个阈值判断，但是疯狂报错了，如何解决？

Question

代码

Weights2 = tf.Variable(tf.random_normal([10, 1]))

biases2 = tf.Variable(tf.zeros([1, 1]) + 0.1)

Wx_plus_b2 = tf.matmul(l1, Weights2) + biases2

l2 = tf.nn.sigmoid(Wx_plus_b2)

N1act = 2/(1+pow(math.e,-l2))-1

if(N1act > l2) is not None:

    prediction = 1

else:

    prediction = -1 

loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction), reduction_indices=[1]))

train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(loss)

报错信息

ValueError: No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients, between variables ["", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", ""] and loss Tensor("Mean_17:0", shape=(), dtype=float32).