TypeError: Input 'filename' of 'ReadFile' Op has type float32 that does not match expected type of string.
时间: 2024-06-03 22:07:22 浏览: 18
This error message indicates that the input parameter 'filename' for the 'ReadFile' operation is expected to be a string data type, but instead, it is being passed as a float32 data type.
To solve this error, you need to ensure that the 'filename' input parameter is passed as a string data type. You can convert the float32 data type to a string data type using the 'str()' function in Python.
For example:
filename = str(123.45) # converts float32 to string
Then, pass the 'filename' variable to the 'ReadFile' operation.
相关问题
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:
```python
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)
```