Мини-партии с использованием нестохастического оптимизатора в TensorFlow

Question

Как я могу использовать ScipyOptimizerInterface для оптимизации функции потерь с различными выборками входной области на каждой итерации?

В настоящее время я делаю это с tf.train.AdamOptimizer, и ниже приведена упрощенная форма того, что я делаю.

optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)

for _ in range(M):
    input_1, input_2 = sampling_function()
    for _ in range(N):
        loss, _ = sess.run([loss, optimizer],
                           feed_dict={x1: input_1, 
                                      x2: input_2})

Но так как интерфейс SciPyпринимает в качестве входных данных и сессию, и словарь каналов. Я не могу адаптировать приведенный выше код и заставить его работать одинаково.