将模型f输出传入模型c时，移除x_触发InvalidArgumentError问题

看起来你遇到的核心问题是：虽然你觉得模型c不需要x，但它的计算图实际上仍依赖x这个张量，所以当你不在feed_dict里提供x时，TensorFlow就会抛出错误。下面是具体的排查和解决方法：

1. 先确认模型c的计算图是否真的不依赖x #

有时候我们以为模型没用到某个输入，但计算图里可能因为定义时的疏忽留下了依赖。你可以用下面的代码检查c.optimize操作的所有输入依赖：

# 获取optimize操作的所有输入张量
optimize_inputs = sess.graph.get_operation_by_name(c.optimize.name).inputs
for tensor in optimize_inputs:
    print(f"依赖的张量：{tensor.name}")

如果输出里出现了和x相关的张量（比如x:0），那说明模型c确实还在依赖x，得先调整模型结构。

2. 修改模型c的定义，彻底移除对x的依赖 #

如果检查后发现模型c的代码里残留了对x的引用（比如输入层还保留着x的占位符，或者某些层不小心用了x而不是features），那就要重构模型c：

# 正确的模型c定义示例：只以features和y作为输入
features = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, feature_dim], name="features")
y = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name="y")

# 后续所有计算都基于features，完全不涉及x
hidden = tf.layers.dense(features, 256, activation=tf.nn.relu)
logits = tf.layers.dense(hidden, num_classes)
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits))
c.optimize = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)

确保模型c的所有计算节点都只从features和y出发，这样就不会再要求feed x了。

3. 临时解决方案（如果暂时不想修改模型结构） #

如果因为某些原因暂时没法修改模型c的结构，你可以给x喂一个符合形状的空数据——因为模型实际上不会用到它：

# 生成和x_形状相同的空数据
dummy_x = np.zeros_like(x_)
sess.run(c.optimize, feed_dict={y:y_, features:features_, x: dummy_x, dropout:1.0, training:False})

这个方法只是临时规避问题，长远来看还是建议修改模型结构彻底移除不必要的依赖。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者girl-meets-world