运行C3D-tensorflow的train_c3d_ucf101.py出现TypeError报错求助

这个问题我之前维护Python3下的老TensorFlow项目时也碰到过，本质是Python2和Python3在字典方法返回值上的差异导致的，给你一步步拆解解决：

错误原因 #

在Python2中，dict.values()会直接返回一个列表，所以可以用+运算符直接合并两个列表；但到了Python3（包括你用的3.5版本），dict.values()返回的是一个dict_values视图对象——它是一个动态反映字典变化的迭代器，并不支持+这种列表拼接操作，所以执行weights.values() + biases.values()就会触发类型错误。

两种可行的修复方案 #

方案1：将视图对象转为列表后再拼接 #

直接把weights.values()和biases.values()都转换成列表，再用+合并，这是最直观的修改方式，适合小数据量的场景：

修改第165行的代码：

varlist1 = list( set(list(weights.values()) + list(biases.values())) - set(varlist2) )

方案2：用itertools.chain合并迭代器（更高效） #

如果你的模型参数较多，推荐用itertools.chain来合并两个迭代器，避免额外的列表内存开销，修改步骤如下：

1. 先在文件顶部导入chain：

from itertools import chain

2. 然后修改第165行代码：

varlist1 = list( set(chain(weights.values(), biases.values())) - set(varlist2) )

验证说明 #

这两种方案都能适配你当前的Python3.5 + TensorFlow1.4环境，修改后重新运行train_c3d_ucf101.py应该就能绕过这个类型错误了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lixun