nput 'y' of 'Mul' Op has type float64 that does not match type float32 of argument 'x

这个错误通常是由于在TensorFlow中使用不同类型的数据导致的。TensorFlow中的大多数运算符都需要相同类型的张量作为输入。在这种情况下，'Mul' Op的y输入是float64类型，而x输入是float32类型，因此会出现类型不匹配的错误。

要解决这个问题，你需要确保在使用' Mul' Op之前，x和y张量的数据类型相同。可以使用tf.cast()函数将张量的数据类型转换为所需的类型。例如，如果想将float32类型的张量转换为float64类型，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
x = tf.cast(x, tf.float64)

这将把x张量的数据类型转换为float64类型。在进行乘法运算之前，确保x和y的数据类型都是相同的。

相关问题

nput path does not exist: hdfs://localhost:9000/user/hadoop/input

Hive执行过程中遇到"input path does not exist"的错误通常是因为Hive的元数据库中存储了HDFS上没有的分区目录导致的。这种情况很可能是由于误删除了外部表的数据导致的。您可以通过检查Hive元数据库中的分区信息，以及通过执行命令"hdfs dfs -ls 'hive location'"来确认HDFS上是否存在该路径。

nput In [18], in <cell line: 6>() 3 X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.1, 0.9], n_informative=3, n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20, n_clusters_per_class=1, n_samples=10000, random_state=10) 4 print('Original dataset shape %s' % Counter(y)) ----> 6 from imblearn.over_sampling import SMOTE 7 smote = SMOTE(random_state=42) 8 X_res, y_res = smote.fit_resample(X, y) ModuleNotFoundError: No module named 'imblearn'

这个错误显示你的代码中缺少名为 "imblearn" 的模块。这个模块是一个用于不平衡数据处理的Python库，可能需要先安装这个库才能运行代码。

你可以尝试在命令行中运行以下命令来安装它：

pip install imbalanced-learn

如果你使用的是Anaconda，也可以尝试以下命令：

conda install -c conda-forge imbalanced-learn

安装完成后，你需要在代码中导入这个库：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

这样就可以使用其中的SMOTE方法进行过采样了。