Dimension+value+must+be+integer+or+None+or+have+an+__index__+method,+got+value+'3.0'+with+type+'<cla

这个错误提示是因为在使用切片时，索引必须是整数或None或具有__index__方法的对象。在你的代码中，你使用了一个浮点数作为索引，所以出现了这个错误。解决这个问题的方法是将浮点数转换为整数。你可以使用int()函数将浮点数转换为整数。例如，将cols/2改为cols//2就可以解决这个问题。

解决方案:
将出错代码行修改为： ls = np.hstack((la[:, 0:cols // 2], lb[:, cols // 2:]))

相关问题

TypeError: Dimension value must be integer or None or have an __index__ method, got value '<KerasTensor: shape=(None, 24, 1) dtype=float32 (created by layer 'input_1')>' with type '<class 'keras.engine.keras_tensor.KerasTensor'>'

这个错误通常是因为在使用 Keras 模型时，输入的张量维度不正确。具体地说，它表明输入张量的维度必须是整数或 None，而不能是 KerasTensor 对象。

可能的原因是你在定义模型输入时没有正确指定输入张量的形状。请确保在定义模型输入时，你应该指定正确的形状，例如：

from tensorflow.keras.layers import Input

input_tensor = Input(shape=(24, 1))

或者，你也可以在模型编译时设置输入形状：

model.compile(optimizer='adam', loss='mse', input_shape=(24, 1))

如果你已经正确设置了输入形状，但仍然遇到此错误，请检查是否有其他地方不正确地修改了输入张量的形状。

raise TypeError( TypeError: Dimension value must be integer or None or have an __index__ method, got value '([(1,), (1,)], [(1,), (1,)], [(1,), (1,)])' with type '<class 'tuple'>'继续报错

这个错误通常表示您在使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架时，传递给函数的参数包含无法识别的数据类型或格式。在这种情况下，错误消息中提到的参数是一个元组，其中包含三个元组，每个元组中包含两个元素。这个值看起来不像是一个合法的维度值。

您需要检查代码中涉及的所有函数调用，确保传递给这些函数的参数类型和格式正确，并且与函数的预期输入匹配。如果您无法解决问题，请提供更多上下文和代码示例，以便我可以更好地帮助您。