ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: (<class 'list'> containing values of types {"<class 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor'>"}), (<class 'list'> containing values of types {'(<class \'list\'> containing values of types {"<class \'int\'>"})'}) 如何解决

这个问题通常发生在使用 `tensorflow.keras` 时。根据报错信息，您传递了两个参数。第一个参数是包含 `EagerTensor` 类型值的 `list`，第二个参数是包含整数类型值的 `list` 的嵌套 `list`。这两个参数的类型不兼容，因此 TensorFlow 无法处理它们。

要解决这个问题，您需要将输入数据转换为 `tensorflow.keras` 可以处理的类型。您可以使用 `tf.data.Dataset` 对象将您的输入数据转换为可兼容的类型。例如，您可以使用以下代码将数据转换为 `tf.data.Dataset` 对象：

import tensorflow as tf

# 定义您的输入数据
input_data = [tf.constant([1, 2, 3]), tf.constant([4, 5, 6])]
target_data = [tf.constant([7, 8, 9]), tf.constant([10, 11, 12])]

# 将输入数据和目标数据合并为一个 Dataset 对象
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((input_data, target_data))

这将创建一个 `tf.data.Dataset` 对象，其中每个元素都是一个包含输入数据和目标数据的元组。您可以使用 `for ... in` 循环遍历 `dataset`，或者将其传递给 `tensorflow.keras` 模型的 `fit()` 方法中以进行训练。