#TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object. Acceptable feed values include Python scalars, strings, lists, numpy ndarrays, or TensorHandles. For reference, the tensor object was Tensor(“ArgMax:0”, shape=(64,), dtype=int64) which was passed to the feed with key Tensor(“Y:0”, dtype=i
在TensorFlow中，报错`TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object.`表明在执行会话（Session）时尝试将一个Tensor对象作为feed_dict的值，这是不被允许的。接受的feed值包括Python标量、字符串、列表、numpy数组或TensorHandles。在给出的例子中，错误信息指出问题出在将Tensor("ArgMax:0", shape=(64,), dtype=int64)作为键Tensor("Y:0", dtype=int64)的值传递。
这个问题通常发生在尝试直接将TensorFlow操作的结果（即Tensor对象）馈送到`tf.Session.run()`的feed_dict中。在你的代码中，你定义了一个占位符`Y = tf.compat.v1.placeholder(tf.int64, shape=None, name='Y')`，然后在运行会话时应该用实际数据替换它，而不是用另一个Tensor对象。
在训练神经网络时，我们通常需要提供训练数据和对应的标签。在你的代码中，你使用了`cnn_utils.convert_to_one_hot`将类别标签转换为独热编码表示，这一步是正确的。但是，当你运行`tf.Session.run()`时，你需要将`Y_train`的numpy数组（经过独热编码后的数据）作为`Y`占位符的值，而不是未经处理的Tensor对象。
例如，正确的做法应该是这样的：
```python
# 创建会话
with tf.Session() as sess:
# 初始化所有变量
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 某个训练循环
for epoch in range(n_epochs):
for batch_idx in range(0, len(X_train), min_batch_size):
batch_X, batch_Y = X_train[batch_idx:batch_idx+min_batch_size], Y_train[batch_idx:batch_idx+min_batch_size]
# 运行训练步骤，将numpy数组喂给占位符
_, cost = sess.run([train_op, loss], feed_dict={X: batch_X, Y: batch_Y})
```
在上面的代码中，`train_op`是你的训练操作，`loss`是你的损失函数，`feed_dict`用于将当前批次的训练数据和标签传入会话。注意，`batch_X`和`batch_Y`是numpy数组，不是TensorFlow的Tensor对象。
在你的程序中，还有其他值得注意的地方：
1. 数据预处理：你将输入图像除以225来归一化，这是一个常见的预处理步骤，但具体数值可能需要根据你的数据范围来调整。
2. 使用`tf_utils`和`cnn_utils`导入的自定义函数，确保这些函数能正确处理你的数据，并且没有引入其他错误。
3. 使用`tf.compat.v1`模块是因为你可能正在使用TensorFlow 1.x版本。对于最新的TensorFlow 2.x，许多API已经改变，例如`tf.get_variable`已被`tf.Variable`取代，`tf.nn.conv2d`等操作不需要显式指定步长和填充，可以直接在形状中指定。
为了确保程序的正确性，你应该仔细检查你的训练循环，确保在每次迭代时正确地将numpy数据馈送到占位符，同时也要注意其他可能的错误，如计算损失、训练操作的定义等。如果在运行过程中遇到错误，确保检查所有的张量类型和形状是否匹配，以及是否正确初始化和操作了变量。
