"AdamOptimizer返回无效的数据类型错误"通常在使用TensorFlow的Adam优化器时出现。这个错误通常是因为优化器的学习率参数传递了无效的数据类型造成的。下面是一个解决这个错误的代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义模型
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, num_features))
labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, num_classes))
# ...

# 定义优化器和学习率
learning_rate = tf.placeholder(tf.float32)  # 定义学习率的占位符
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate)

# 定义损失函数和训练操作
loss = tf.losses.mean_squared_error(labels, predictions)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 在训练循环中使用优化器
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 设置学习率的值
    lr_value = 0.001

    # 进行训练迭代
    for i in range(num_epochs):
        # ...

        # 在训练迭代中运行训练操作
        sess.run(train_op, feed_dict={inputs: batch_inputs, labels: batch_labels, learning_rate: lr_value})

在这个示例中，我们首先定义了一个学习率的占位符learning_rate，然后在优化器的初始化中传递了这个占位符learning_rate=learning_rate。在训练循环中，我们通过feed_dict参数将学习率的值传递给优化器。这样就可以确保优化器使用的学习率是有效的数据类型，并解决了"AdamOptimizer返回无效的数据类型错误"。