为什么optimizer.get_gradients(...)在tf中不工作吗？

在TensorFlow中，optimizer.get_gradients(...)不起作用的可能原因有以下几点：

1. 错误的使用方式：optimizer.get_gradients(...)是用于获取梯度的方法，但它需要在计算图中正确地使用。首先，确保在定义计算图之后调用该方法，并且在调用tf.Session.run(...)之前，将其传递给优化器的apply_gradients(...)方法。
2. 未正确定义损失函数：在使用optimizer.get_gradients(...)之前，需要确保已经正确定义了损失函数。损失函数是用于衡量模型预测结果与实际结果之间的差异的函数。在TensorFlow中，通常使用tf.reduce_mean(...)计算平均损失，并将其作为优化器的目标。
3. 未正确初始化变量：在使用optimizer.get_gradients(...)之前，需要确保所有的变量已经正确地初始化。可以使用tf.global_variables_initializer()来初始化所有的全局变量。
4. 梯度计算失败：如果模型中存在不可微分的操作或函数，例如非连续函数、条件语句等，可能导致梯度计算失败。在这种情况下，可以尝试使用其他的优化器或调整模型结构以避免这些问题。

总结起来，要使optimizer.get_gradients(...)正常工作，需要确保正确使用该方法，正确定义损失函数，正确初始化变量，并确保梯度计算不会失败。如果问题仍然存在，可能需要进一步检查代码逻辑或尝试其他解决方案。