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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X_train = tf.convert_to_tensor(X_train, dtype=tf.float32) 修改成long型

如果需要将`X_train`转换为`long`类型，可以使用以下代码：

X_train = tf.convert_to_tensor(X_train, dtype=tf.int64)

这将把`X_train`转换为`int64`类型的张量。注意，如果`X_train`中的值不是整数，则会引发错误。

def data_loader(): while 1: idx = random.randint(0, note_len- 1 -seq_len -1) x_input = note_data[idx:idx+seq_len] x_output = note_data[idx+seq_len] #print(x_input.shape,x_output.shape) yield tf.convert_to_tensor(x_input,dtype=tf.float32),tf.convert_to_tensor(x_output,dtype=tf.float32) return tf.data.Dataset.from_generator(data_loader,output_types=(tf.float32,tf.float32)).prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE).batch(batch_size),_n_embeddings,_n_notes,_n_durations,_n_offsets的意思

这段代码定义了一个名为 `data_loader` 的 Python 生成器函数，用于生成用于训练模型的数据。该函数使用了一个无限循环语句，每次通过 `random.randint` 生成一个随机数 `idx`，然后将 `note_data` 中从 `idx` 开始的长度为 `seq_len` 的数据作为输入 `x_input`，将 `note_data` 中 `idx+seq_len` 位置的数据作为输出 `x_output`，并将它们转换为 TensorFlow 的 `tf.Tensor` 类型。然后，使用 `yield` 语句将 `x_input` 和 `x_output` 返回给调用方。在函数最后，使用 `tf.data.Dataset.from_generator` 方法将 `data_loader` 函数转换为 TensorFlow 的数据集对象，并设置输出类型为 `(tf.float32, tf.float32)`，表示输入和输出都是浮点数类型。最后，使用 `prefetch` 方法指定数据集的缓存大小为 `tf.data.AUTOTUNE`，表示 TensorFlow 会自动选择缓存大小，使用 `batch` 方法指定每个批次的大小为 `batch_size`，并返回数据集对象以及一些统计信息 `_n_embeddings`、`_n_notes`、`_n_durations` 和 `_n_offsets`。