D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:585: FutureWarning: In the future `np.object` will be defined as the corresponding NumPy scalar. np.object,

这个错误是由于您所使用的 TensorFlow 库版本比较旧，而在较新的版本中，`np.object` 已经被更改为 `object`。因此，您可以尝试更新 TensorFlow 库的版本来解决这个问题。可以使用以下命令来更新 TensorFlow 库：

pip install --upgrade tensorflow

如果您已经使用了 Anaconda 管理您的 Python 包，您可以使用以下命令来更新 TensorFlow 库：

conda update tensorflow

更新完成后，您可以重新运行您的代码，应该不再出现该错误。

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File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\sparse_tensor.py", line 28, in <module> from tensorflow.python.framework import constant_op File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py", line 29, in <module> from tensorflow.python.eager import execute File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 27, in <module> from tensorflow.python.framework import dtypes File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py", line 585, in <module> np.object, File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr])

这个错误可能是由于您的 TensorFlow 库与 NumPy 库版本不兼容造成的。您可以尝试更新 NumPy 库，或者降低 TensorFlow 库的版本。以下是一些可能的解决方案：

1. 更新 NumPy 库：

pip install --upgrade numpy

2. 降低 TensorFlow 库的版本：

pip install tensorflow==2.1.0

请注意，这个命令将 TensorFlow 库版本降级到 2.1.0，您可以根据需要更改版本号。

更新或降级库版本后，您可以重新运行代码，应该不再出现该错误。

Traceback (most recent call last): File "E:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py", line 1365, in _do_call return fn(*args) File "E:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py", line 1350, in _run_fn target_list, run_metadata) File "E:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py", line 1443, in _call_tf_sessionrun run_metadata) tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [10816,256] rhs shape= [173056,256] [[{{node save/Assign_5}}]]

根据错误信息，看起来是在执行模型参数保存时出现了错误。具体地说，`Assign` 操作要求两个张量的形状匹配，但在这种情况下，左手边的张量形状为 `[10816, 256]`，右手边的张量形状为 `[173056, 256]`，这两个形状不匹配。

这可能是由于您在加载模型参数时，模型的定义与保存的参数形状不匹配导致的。请确保在加载模型参数之前，您已经构建了与保存参数相匹配的模型结构。

另外，还有一些其他原因可能导致此错误：
- 模型结构发生了更改，导致保存的参数与当前模型不匹配。
- 加载参数时，使用了错误的 checkpoint 文件或目录。

请检查您的代码，并确保加载参数的代码与保存参数的代码匹配，并且使用正确的 checkpoint 文件或目录。如果问题仍然存在，请提供更多关于代码的详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。