TypeError: Input 'x' of 'LogicalNot' Op has type string that does not match expected type of bool.

这个错误是因为你在使用 TensorFlow 时，将字符串类型传递给了逻辑非操作（LogicalNot），但逻辑非操作只接受布尔类型的输入。你需要先将字符串转换为布尔类型后再进行逻辑非操作。可以使用 TensorFlow 中的 tf.cast() 函数来转换数据类型。例如，将字符串转换为布尔类型的代码如下：

import tensorflow as tf

x = "True"
x = tf.cast(x, dtype=bool)
not_x = tf.logical_not(x)

print(not_x)

这样可以将字符串 "True" 转换为布尔类型的 True，然后对其进行逻辑非操作，得到 False。

相关问题

TypeError: Input 'filename' of 'ReadFile' Op has type float32 that does not match expected type of string.

这个错误通常出现在使用 TensorFlow 读取文件时，输入的文件名类型与期望的不匹配。可能是因为您在传递文件名时，使用了错误的数据类型。

您可以检查一下代码中传递文件名的地方，确保传递的是字符串类型。如果您使用的是变量，请确保该变量的类型为字符串。您也可以使用 `str()` 方法将变量转换为字符串类型，以确保正确传递文件名。

TypeError: Input 'y' of 'Sub' Op has type int32 that does not match type float32 of argument 'x'.

这个错误通常发生在使用 TensorFlow 进行数值计算时，因为在 TensorFlow 中默认情况下，所有的张量（Tensor）都是 float32 类型的。如果你的代码中使用了 int32 类型的张量，则可能会导致这个错误。

解决这个问题的方法是将 int32 类型的张量转换成 float32 类型的张量。你可以使用 TensorFlow 中的 `tf.cast` 函数来完成这个转换。例如，如果你有一个 int32 类型的张量 `x`，你可以将它转换成 float32 类型的张量 `y`，如下所示：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=tf.int32)
y = tf.cast(x, dtype=tf.float32)

在这个例子中，我们定义了一个 int32 类型的张量 `x`，然后使用 `tf.cast` 函数将它转换成 float32 类型的张量 `y`。这样，你就可以在计算中使用 `y`，而不会再出现上面的错误了。