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

时间: 2024-03-30 21:33:14 浏览: 24
这个错误是因为在tf.range(d_model, dtype=tf.float32) // d_model这一行代码中,使用了 "/" 运算符,但是这个运算符对于类型为 Dimension 的对象来说是不支持的。可以将 "/" 替换成 "//" 运算符,这样就可以避免这个错误。具体来说,将代码修改为: 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)
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pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, tf.math.floordiv(2 * tf.range(d_model, dtype=tf.float32), d_model)) File "d:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\tensor_shape.py", line 540, 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 TensorFlow 中的张量形状对象 Dimension 不能直接除以 Python 中的整数,需要使用 // 运算符进行整除。您可以将代码中所有的 / 操作符替换为 //,或者使用 tf.math.divide() 函数替换所有的除法操作。比如: ``` pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, tf.math.floordiv(2 * tf.range(d_model, dtype=tf.float32), d_model)) ``` 可以改为: ``` pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, tf.math.floordiv(2 * tf.range(d_model, dtype=tf.float32), tf.cast(d_model, tf.float32))) ``` 这样就不会再出现这个错误了。

test_x_H = tf.convert_to_tensor(test_x_H) test_x_H = tf.convert_to_tensor(test_x_H)

这段代码中,第二行的代码似乎是多余的,因为它在对 `test_x_H` 进行第二次转换时没有任何作用。 如果你已经将 `test_x_H` 转换为 TensorFlow 的 `Tensor` 类型,那么它已经可以被 TensorFlow 的函数使用了。如果你需要使用 `test_x_H`,只需要直接将它传递给 TensorFlow 的函数即可,不需要进行第二次转换。 因此,你可以只保留第一行代码,将 `test_x_H` 转换为 `Tensor` 类型: ``` test_x_H = tf.convert_to_tensor(test_x_H) ``` 希望这个解决方案能够帮助你。如果你还有其他问题或疑问,请随时提出。

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