修改后，怎么还是报同样错

如果你已经尝试了上面的两种修改方法，还是出现同样的错误，那么可能是因为你使用了 TensorFlow 的旧版本。在旧版本的 TensorFlow 中，`tf.range` 返回的是一个 `Tensor` 对象，而不是一个 `TensorShape` 对象，所以可以直接使用整数除法运算符 `//`。但在新版本的 TensorFlow 中，`tf.range` 返回的是一个 `TensorShape` 对象，因此不能直接使用整数除法运算符 `//`。解决方法是使用 `tf.math.floordiv` 函数进行整数除法。你可以将代码修改为以下形式：

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))

这样就可以避免这个错误了。如果你的 TensorFlow 版本太旧，可能会出现其他错误。建议更新到最新版本的 TensorFlow。

相关问题

修改后还是报同样的错误

这种情况下，你需要进一步检查代码中是否存在语法或者格式错误。有时候，一个错误的格式或者拼写错误也会导致类似的错误。在这个具体的代码段中，你可以检查以下几个方面：

1. 是否所有的反斜杠（`\`）都被正确地转义了？反斜杠后面的内容会被视为续行符，如果它们没有被正确地转义，就会导致语法错误。

2. 是否所有的括号都被正确地匹配？在这个代码段中，有很多括号，包括圆括号、大括号和方括号，需要确保它们都被正确地匹配。

3. 是否所有的空格和制表符都被正确地转义和处理了？在这个代码段中，有很多空格和制表符，需要确保它们都被正确地处理，否则也会导致语法错误。

如果你检查了以上几个方面，仍然无法解决问题，那可能是因为代码中存在其他问题。你可以尝试将代码分段检查，找出具体出错的位置，并进行修正。

修改后的代码还是报同样的错误

非常抱歉，我犯了一个低级错误，应该先把子图创建好再开始循环，这里是修改后的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_csv('unemployment-rate-1948-2010.csv')

# 将 Period 列的 M 去掉，只留下月份，转换为整型
df['Period'] = df['Period'].str.replace('M', '').astype(int)

# 创建子图网格
fig, ax = plt.subplots(nrows=7, ncols=5, figsize=(16, 12))

# 绘制散点图，分栏显示
for i, year in enumerate(range(1948, 2011)):
    row, col = i // 5, i % 5
    data = df[df['Year'] == year]
    ax[row, col].scatter(data['Period'], data['Value'], alpha=0.5)
    ax[row, col].set_title(str(year))
    ax[row, col].set_xlabel('Month')
    ax[row, col].set_ylabel('Unemployment Rate')

plt.tight_layout()
plt.show()

这个修改后的代码应该可以正常运行。