TypeError: Input 'filename' of 'ReadFile' Op has type float32 that does not match expected type of string.

这个错误提示是指在使用 TensorFlow 的 `tf.io.readFile()` 方法读取文件时，传入的文件名类型应该是 `string` 类型，但实际传入的是 `float32` 类型。你需要检查一下你的代码，看看传入的文件名是不是一个 Tensor 类型的变量，如果是的话，需要将其转换为字符串类型。你可以使用 `tf.cast()` 方法来进行类型转换，例如：

filename = tf.cast(filename, tf.string)

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TypeError: Input 'x' of 'LogicalNot' Op has type string that does not match expected type of bool.

这个错误是因为你在使用 TensorFlow 时，将字符串类型传递给了逻辑非操作（LogicalNot），但逻辑非操作只接受布尔类型的输入。你需要先将字符串转换为布尔类型后再进行逻辑非操作。可以使用 TensorFlow 中的 tf.cast() 函数来转换数据类型。例如，将字符串转换为布尔类型的代码如下：

import tensorflow as tf

x = "True"
x = tf.cast(x, dtype=bool)
not_x = tf.logical_not(x)

print(not_x)

这样可以将字符串 "True" 转换为布尔类型的 True，然后对其进行逻辑非操作，得到 False。

TypeError: Input 'y' of 'Mul' Op has type float32 that does not match type uint8 of argument 'x'.

这个错误是由于在 Tensorflow 的计算图中，有些操作要求它们的输入张量具有相同的数据类型，但是你给它们传递了不同数据类型的张量。在这个例子中，你在做乘法运算时，输入张量 'x' 的类型是 uint8，而输入张量 'y' 的类型是 float32，它们的类型不匹配，所以报错了。

要解决这个问题，你需要确保所有的输入张量都具有相同的数据类型。你可以通过将 'x' 的数据类型转换为 float32，或者将 'y' 的数据类型转换为 uint8 来达到这个目的。你可以使用 Tensorflow 的 cast() 函数来完成这个转换操作，例如：

import tensorflow as tf

x = tf.cast(x, tf.float32)
y = tf.cast(y, tf.uint8)

# 进行乘法运算
result = tf.multiply(x, y)