Tensor conversion requested dtype string for Tensor with dtype float32: <tf.Tensor 'args_0:0' shape=() dtype=float32> During handling of the above exception, another exception occurred:

这个错误提示是指你尝试将一个 `float32` 类型的 Tensor 转换为 `string` 类型时发生了错误。一种可能的情况是，你传入的 Tensor 根本不是一个字符串，而 TensorFlow 无法将其转换为字符串类型。

你可以先使用 `tf.print()` 来打印一下这个 Tensor 的值，查看其具体内容。如果确认这个 Tensor 不是一个字符串，那么你需要检查一下在哪里将其转换为了 `float32` 类型，然后进行相应的修改。

如果你确认这个 Tensor 是一个字符串，那么你需要检查一下代码中是否有其他地方修改了这个 Tensor 的类型，导致其被转换为了 `float32` 类型。另外，你也可以尝试使用 `tf.strings.as_string()` 方法将其转换为字符串类型，例如：

string_tensor = tf.strings.as_string(float_tensor)

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ValueError: Tensor conversion requested dtype int32 for Tensor with dtype float32: <tf.Tensor 'local3/Reshape_2:0' shape=(16, 1) dtype=float32>

这个错误提示是因为你想要将一个 `float32` 类型的张量转换为 `int32` 类型的张量，这是不被支持的。你需要先将 `float32` 类型的张量转换为整数类型的张量，再进行后续操作。

你可以使用 TensorFlow 中的 `tf.cast()` 函数来进行张量类型的转换。例如，将名称为 `x` 的 `float32` 类型的张量转换为 `int32` 类型的张量可以这样写：

x = tf.cast(x, tf.int32)

这将会把 `x` 转换为 `int32` 类型的张量。你可以根据你的需求将这个代码添加到你的代码中。

Layer "dense" expects 1 input(s), but it received 3 input tensors. Inputs received: [<tf.Tensor 'Placeholder:0' shape=(None, 4, 4) dtype=float32>, <tf.Tensor 'Placeholder_1:0' shape=(None, 4) dtype=float32>, <tf.Tensor 'Placeholder_2:0' shape=(None, 4) dtype=float32>]

这个错误提示表明在你尝试调用一个名为“dense”的层时，你给它提供的输入张量数量与该层期望的输入张量数量不匹配。该层期望1个输入张量，但你提供了3个。这通常是由于你在构建模型时有误，例如你可能不小心将多个输入张量传递给了该层。你需要检查一下你的模型代码，确保每一层的输入输出张量数量与它们之间的连接方式正确无误。