把他们都变成float类型

如果你在Python中使用TensorFlow并且遇到了数据类型不匹配导致的错误，如上面提到的`InvalidArgumentError`，你可以通过`tf.cast`函数将张量强制转换成`float32`类型。`tf.cast`是一个用于改变张量数据类型的函数，语法通常是这样的：

tensor_name = tf.cast(tensor_name, dtype=tf.float32)

这里的`tensor_name`是你想要转换的张量，`dtype=tf.float32`指定你希望将其转换为浮点32位类型。例如，如果你有一个名为`my_tensor`的张量，你可以这样做：

my_tensor = tf.cast(my_tensor, tf.float32)

这样操作之后，`my_tensor`的所有元素就会被转换为`float32`格式，以便于后续的计算。

如果你不确定某个张量的当前类型，可以使用`tf.as_dtype`或`.dtype`属性查询：

original_type = my_tensor.dtype
my_tensor = tf.cast(my_tensor, tf.float32 if original_type not in (tf.float32, tf.float64) else original_type)

这将确保不会无谓地转换已经为`float32`或`float64`的张量。