python microbit typeerror_TypeError：无法转换为int - Micropython(TypeError: can't convert to int - Micropy...

这个错误通常是由于尝试将无法转换为整数的值传递给需要整数的函数而引起的。请检查你的代码，看看是否有这样的情况。

例如，如果你尝试将一个字符串传递给 `int()` 函数，则会出现这个错误。在这种情况下，你应该确保你传递给 `int()` 函数的是一个有效的整数字符串，或者使用 `try except` 块来处理无效输入。

如果你能提供更多的代码和错误信息，我可以给你更具体的建议。

相关问题

TypeError: Could not convert 2017-03-01to numeric

这个错误通常出现在尝试将一个非数字类型的值转换为数字类型时。你需要检查代码中涉及到该值的地方，确保该值是一个数字类型的值。如果该值是一个日期类型的值，可能需要将其转换为数字类型的值来进行计算。可以使用Python中的 datetime 模块将日期转换为数字类型的值。例如：

import datetime

date_str = '2017-03-01'
date_obj = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
numeric_value = int(date_obj.timestamp())

这将把字符串 '2017-03-01' 转换为 datetime 对象，并使用 timestamp() 方法将其转换为数字类型的值。

pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, 2.0 * tf.range(d_model, dtype=tf.float32) // d_model) File "d:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\tensor_shape.py", line 532, in __truediv__ "please use // instead".format(type(other).__name__)) TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'Dimension' and 'int', please use // instead

这个错误是因为在 TensorFlow 中，`tf.range` 返回的是一个 `TensorShape` 对象，而不是一个张量。所以你不能直接将其与 Python 中的整数相除。解决方法是使用 `//` 运算符来进行整除，而不是使用 `/` 运算符进行浮点数除法。你可以将代码修改为以下形式：

pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, 2.0 * (tf.range(d_model, dtype=tf.float32) // d_model))

这样就可以避免这个错误了。