tensotflow中padding=1 报错'int' object has no attribute 'lower'

### 回答1：
在 TensorFlow 中，padding=1 通常是指使用 'SAME' 或 'VALID' 作为卷积层的 padding 参数，而不是具体的整数值。如果你在 TensorFlow 中使用整数值作为 padding 参数，可能会遇到 `'int' object has no attribute 'lower'` 的错误。

要解决这个问题，你需要将 padding 参数设置为字符串类型的 'SAME' 或 'VALID'。例如，使用 TensorFlow 中的 Conv2D 层进行卷积操作：

import tensorflow as tf

# 输入数据 shape 为 [batch_size, height, width, channels]
inputs = tf.random.normal([32, 224, 224, 3])

# 创建卷积层，指定 padding 参数为 'SAME'
conv_layer = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, padding='SAME')

# 进行卷积操作
outputs = conv_layer(inputs)

在上述代码中，padding 参数被设置为 'SAME'，这意味着 TensorFlow 会在输入数据的边缘周围自动添加 padding，以保持卷积后输出特征图的尺寸与输入数据相同。如果 padding 参数被设置为 'VALID'，则 TensorFlow 不会添加 padding，而是对输入数据进行裁剪，使得卷积后输出特征图的尺寸比输入数据小。

### 回答2：
在TensorFlow中，padding是一个参数，用于指定在进行卷积操作时添加的边缘填充（padding）的数量。默认情况下，padding的取值可以是"VALID"或"SAME"。当padding参数为1时，出现'int' object has no attribute 'lower'的报错是因为padding参数的取值不符合预期。

在TensorFlow中，padding参数需要是一个字符串类型，不能是一个整数。这个报错的原因是由于padding参数传递的是整数类型而不是字符串类型，因此出现了'int' object has no attribute 'lower'的错误。

为了解决这个问题，我们需要将padding参数的取值改为字符串类型，比如将padding=1改为padding="SAME"或padding="VALID"，这样就可以避免'int' object has no attribute 'lower'的报错了。

例如：

import tensorflow as tf

# 使用padding="SAME"
conv1 = tf.nn.conv2d(input, filters, strides=[1, 1, 1, 1], padding="SAME")

# 使用padding="VALID"
conv2 = tf.nn.conv2d(input, filters, strides=[1, 1, 1, 1], padding="VALID")

以上就是解决报错'int' object has no attribute 'lower'的方法，需要确保padding参数是字符串类型。

### 回答3：
在TensorFlow中，padding参数用于控制卷积层的填充方式。当你将padding参数设置为1时，会出现'int' object has no attribute 'lower'的错误。

这个错误通常是因为padding参数不正确引起的。在TensorFlow中，padding参数应该是一个字符串类型的值，只能是"VALID"或"SAME"。

- "VALID"表示不进行填充，只进行有效的卷积操作。
- "SAME"表示进行零填充，使得输出的特征图尺寸与输入特征图尺寸相同。

当你将padding设置为1时，实际上不符合上述规则，因为padding参数不是一个字符串类型。因此，会提示'int' object has no attribute 'lower'的错误。

要解决这个问题，你需要将padding参数设置为一个合法的字符串值，如下所示：

padding = "SAME"

这样，你就可以正确地设置卷积层的填充方式，避免了错误产生。记得在代码中确认你的padding参数的类型是字符串。