TensorFlowのGradientDescentOptimizerでValueErrorに困った件

TensorFlowの勉強をしている際にGradientDescentOptimizerのValueErrorで詰まったので、忘れないように解決方法（チェックすべきポイント）をメモに残しておく。

エラーが出たコード

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(0, name = 'x')
func = (x - 1)**2

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate = 0.1)

train_step = optimizer.minimize(func)

# 以下はエラー原因には無関係
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(20):
        sess.run(train_step)
    print('x = ', sess.run(x))

実行結果は以下のようになり、どこが間違っているか延々と悩んだというお話。
ValueError: Invalid type tf.int32 for pow_3:0, expected: [tf.float32, tf.float64, tf.float16, tf.bfloat16].

エラー原因

GradientDescentOptimizerはFloatにしか対応していないため、***0（Int）ではなく0.（Float）***と記述しなくてはいけなかった。

x = tf.Variable(0., name = 'x')

上記以外、他の部分のコードは修正しなくてOK。
後になって考えればエラーメッセージを冷静に読めば分かったんだけど、TensorFlowのエラーメッセージに慣れていなかったことと、エラー箇所がtrain_stepの部分を示していて思考がそっちばかりにハマっていた…
（参考書にも注意ポイントとして明記しておいて欲しかった）

固定観念に囚われずに愚直に学びなさい、という教訓にはなったかな？