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。

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pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, tf.math.floordiv(2 * tf.range(d_model, dtype=tf.float32), d_model)) File "d:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\tensor_shape.py", line 540, 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 TensorFlow 中的张量形状对象 Dimension 不能直接除以 Python 中的整数，需要使用 // 运算符进行整除。您可以将代码中所有的 / 操作符替换为 //，或者使用 tf.math.divide() 函数替换所有的除法操作。比如：

pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, tf.math.floordiv(2 * tf.range(d_model, dtype=tf.float32), d_model))

可以改为：

pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, tf.math.floordiv(2 * tf.range(d_model, dtype=tf.float32), tf.cast(d_model, tf.float32)))

这样就不会再出现这个错误了。

test_x_H = tf.convert_to_tensor(test_x_H) test_x_H = tf.convert_to_tensor(test_x_H)

这段代码中，第二行的代码似乎是多余的，因为它在对 `test_x_H` 进行第二次转换时没有任何作用。

如果你已经将 `test_x_H` 转换为 TensorFlow 的 `Tensor` 类型，那么它已经可以被 TensorFlow 的函数使用了。如果你需要使用 `test_x_H`，只需要直接将它传递给 TensorFlow 的函数即可，不需要进行第二次转换。

因此，你可以只保留第一行代码，将 `test_x_H` 转换为 `Tensor` 类型：

test_x_H = tf.convert_to_tensor(test_x_H)

希望这个解决方案能够帮助你。如果你还有其他问题或疑问，请随时提出。