Tensorflow错误："TypeError:传递给‘打包’操作的‘值’的列表中的张量具有不完全匹配的类型[int32，int64，int32，int32，int32]。“ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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tf.Variable

必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。返回值：布尔类型的张量。...y:张量。必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。返回值：布尔类型的张量。...参数：x:张量。必须是下列类型之一:int32、int64、bfloat16、half、float32、float64。y:张量。必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。...更多关于广播参数：x:张量。必须是下列类型之一:int32、int64、bfloat16、half、float32、float64。y:张量。必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。...必须是下列类型之一:int32、int64。指数张量。name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。具有与params相同的类型。

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使用Go语言来理解Tensorflow

图中的每个节点都必须具有唯一的名称。每个节点都用名称来标识。节点的名称与用名字来定义的操作相同吗？是的，但还有更好的答案，不完全是，节点的名称只是操作的一部分。...int64类型的attr ‘T’的值不在允许的值列表中：half，float，double，int32，complex64，complex128 这个列表是什么？...实际上，属性.Attr("T: {half, float, double, int32, complex64, complex128}")是将类型T约束为该列表的一个值。...对尚未完全支持int64操作的设备兼容，因此内核的这种具体实现不足以在每个支持的硬件上运行。回到刚才的错误提示：修改方法是显而易见的。我们必须将参数以支持的类型传递给MatMul。...我们来创建attempt3.go，把所有引用int64的行改为int32。有一点需要注意：Go绑定有自己的一组类型，与Go的类型的一一对应。当我们将值输入到图中时，我们必须关注映射关系。

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使用 Go 语言学会 Tensorflow

属性 ‘T’ 的取值 int64，不在允许的列表中：half，float，double，int32，complex32， complex64， complex128 这是什么列表？...例如，属性.Attr("T: {half, float, double, int32, complex64, complex128}") 就限制了类型 T 必须是列表中的某一项。...为了支持那些不完全支持 int64 类型操作的设备，这样内核的这些特定实现就不会到处都是，而导致在本可以支持的硬件上无法运行。回到我们的报错上来：修复的方法很明显。...当我们向图内填入参数时需要对照这个对应关系（比如，对于定义为tf.Int32 的占位符要传入 int32 类型的值）。从图中读取数据时也要准从相同的法则。...由张量计算返回的*tf.Tensor 类型，自带 Value() 方法，它可以返回一个interface{} 类型的值，必须由我们去转化为正确的类型（我们构建图的时候可知此类型）。

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TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 TensorFlow2.0（4）：填充与复制...TensorFlow2.0（5）：张量限幅在整个机器学习过程中，除了训练模型外，应该就属数据预处理过程消耗的精力最多，数据预处理过程需要完成的任务包括数据读取、过滤、转换等等。...为了将用户从繁杂的预处理操作中解放处理，更多地将精力放在算法建模上，TensorFlow中提供了data模块，这一模块以多种方式提供了数据读取、数据处理、数据保存等功能。...对象比from_tensors()方法返回的TensorDataset对象支持更加丰富的操作，例如batch操作等，因此在实际应用中更加广泛。...如果参数中有None，则表示将填充为每个批次中该尺寸的最大尺寸。 padding_values：要用于各个组件的填充值。默认值0用于数字类型，字符串类型则默认为空字符。

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深度学习-TensorFlow张量和常用函数

北京大学深度学习1：TensorFlow张量和常用函数本文记录的是TensorFlow2.0中的张量基础知识和常用函数张量类型维数阶名字例子 0-D 0 标量scalar s = 1,2,3...创建张量Tensor 创建张量的一般方式： tf.constant(张量内容, dtype=数据类型[可选]) 直接生成 import tensorflow as tf import numpy as..., numpy= array([[1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1]], dtype=int32)> 指定值的张量...TensorFlow中常用的函数 tf.cast：强制数据类型转换 tf.reduct_mean/sum：求和或均值 tf.reduce_max/min：求最值 tf.Variable：标记变量四则运算...[3]: int64, numpy=array([1, 2, 3])> tf.reduce_max/min 计算张量维度上的最值 In [4]

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tensorflow数据类型转换

它将在未来的版本中被删除。更新说明:使用tf。演员代替。参数：x:张量或稀疏张量或索引切片。name:操作的名称(可选)。返回值：与x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为complex128。...可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the float32.5、tf.to_int32函数将张量转换为int32类型。...返回值：一种与int32类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。...可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the int32.6、tf.to_int64函数将张量转换为int64类型。...返回值：与int64类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the int64.

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tf.dtypes

这里对复杂类型的处理与numpy的行为相匹配。参数： x:数值型张量或稀疏张量或索引切片。...dtype:目标类型。支持的dtypes列表与x相同。 name:操作的名称(可选)。返回值：张量或稀疏张量或索引切片，其形状与x相同，类型与d类型相同。...输入张量实数和imag必须具有相同的形状。参数： real:一个张量。必须是下列类型之一:float32、float64。 imag:张量。必须具有与实数相同的类型。...name:操作的名称(可选)。返回值：复64或复128型张量。...如果有一个危险值将超过或低于铸造，该op应用适当的夹紧之前的铸造。参数： value:一个张量。 dtype:所需的输出dtype。 name:操作的名称(可选)。

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tf.maximum和tf.minimum

参数: x: 张量。必须是以下类型之一:bfloat16、half、float32、float64、int32、int64。 y: 张量。必须具有与x相同的类型。...name: 操作的名称(可选)。返回值: 一个张量。与x类型相同。...tf.math.minimum tf.math.minimum( x, y, name=None ) 返回x和y的最小值(即x < y ?x: y)。参数: x: 张量。...必须是以下类型之一:bfloat16、half、float32、float64、int32、int64。 y: 张量。必须具有与x相同的类型。 name: 操作的名称(可选)。...返回值: 一个张量。与x类型相同。原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/math/maximum?

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tf.SparseTensor

如果你有单独的indices，values和dense_shape张量,SparseTensor在传递给下面的操作之前，将它们包装在一个对象中。...限制：这个操作只向稀疏的一面播放密集的一面,而不是其他的方向.参数：sp_indices：int64 类型的张量,是2维的；N x R矩阵具有SparseTensor中的非空值索引,可能不符合规范排序....sp_values具有相同的类型；R-D；密集的张量操作数.name：操作的名称(可选).返回值：该方法返回一个与sp_values有相同的类型的张量，它是1维的；运行的N值。....参数：sp_indices：int64类型的张量,是2维的,N x R矩阵具有SparseTensor中的非空值索引,可能不符合规范排序.sp_values：一个张量；必须是下列类型之一：float32...sp_indices.sp_shape：int64类型的张量,是1维的；输入SparseTensor的形状.dense：一个张量；必须与sp_values具有相同的类型；R-D；密集的张量操作数.name

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TensorFlow张量知识

TensorFlow张量本文记录的是TensorFlow中的张量基础知识，包含：张量类型张量数据类型张量创建张量类型维数阶名字例子 0-D 0 标量scalar s = 1,2,3 1...（列表）。...创建张量Tensor 创建张量的一般方式： tf.constant(张量内容, dtype=数据类型[可选]) 直接生成 import tensorflow as tf import numpy as..., numpy= array([[1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1]], dtype=int32)> 指定值的张量...(维度, mean=均值, stddev=标准差) 在tf.random.truncated_normal中如果随机数的取值在 (u−2σ,u+2σ) 之外，则重新生成，保证值在均值附近图片标准差计算公式

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tensorflow之tf.tiletf.slice等函数的基本用法解读

● begin: 一个Tensor，数据类型是int32或者int64。 ● size: 一个Tensor，数据类型是int32或者int64。 ● name:（可选）为这个操作取一个名字。...y: 一个类型跟张量x相同的张量。返回值： x * y element-wise....name: 操作的名字（可选参数）返回值：一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。...注意：（1）输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。...数值类型，作为分子。 y: 张量。数值类型，作为分母。 name:操作的名字，可选。返回值:x/y,浮点型。

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tf.gather

标必须是任何维度(通常是0-D或1-D)的整数张量。...注意，在CPU上，如果发现一个out of bound索引，将返回一个错误。在GPU上，如果发现一个out of bound索引，则在相应的输出值中存储一个0。参数:params: 一个张量。...用来收集值的张量。必须至少是秩轴+ 1。indices: 一个张量。必须是下列类型之一:int32、int64。指数张量。必须在range [0, params.shape[axis]]中。...axis: 张量。必须是下列类型之一:int32、int64。以参数为单位的轴，用来收集指标。默认为第一个维度。支持负索引。name: 操作的名称(可选)。返回值:一个张量。...具有与params相同的类型。原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9/api_docs/python/tf/gather?hl=en

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TensorFlow 2.0 快速入门指南：第一部分

标量（简单数字）是等级 0 的张量，向量是等级 1 的张量，矩阵是等级 2 的张量，三维数组是等级 3 的张量。张量具有数据类型和形状（张量中的所有数据项必须具有相同的类型）。...可用于构成计算图一部分的张量的所有操作也可用于急切执行变量。在这个页面上有这些操作的完整列表。将张量转换为另一个（张量）数据类型一种类型的 TensorFlow 变量可以强制转换为另一种类型。...) 查找最大和最小元素的索引现在，我们将研究如何在张量轴上查找具有最大值和最小值的元素的索引。...有两种创建Sequential模型的方法。让我们看看它们中的每一个。创建顺序模型的第一种方法首先，可以将层实例列表传递给构造器，如以下示例所示。在下一章中，我们将对层进行更多的讨论。...Softmax 层 softmax 层是其中每个输出单元的激活对应于输出单元与给定标签匹配的概率的层。因此，具有最高激活值的输出神经元是网络的预测。

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MATLAB使用Python数值和字符变量

例如，要调用 Python math 模块中的三角函数，请传递 MATLAB 双精度值。...输入参数中的浮点值求和。...>> sum(P) 错误使用 sum 数据类型无效。第一个参数必须为数值或逻辑值。...默认情况下，Python 中的数值（没有小数部分）是整数类型。这种差异会导致在将数值传递给 Python 函数时出现混淆。...Python Error: TypeError: integer argument expected, got float 要更正该错误，请将每个数值显式转换为整数类型： d = py.datetime.date

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TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量

先从TensorFlow的基本数据结构——张量（tensor）开始。...([5, 8, 9]) 但是在TensorFlow中，这种索引方式并没有从numpy中继承下来,所以如果在Tensor中使用这种方式，会抛出以下异常： TypeError: Only integers...=int32, numpy=array([-7, -9, -6, -5])> where()方法还有第二种用法——从两个tensor中取出符合条件的值，这时候where()方法必须接受3个参数： condition...a中对应位置元素的值，在False位置是b中对应元素的值。...4 维度变换 4.1 reshape() numpy中的ndarray数组有个一reshape()方法，用来改变数组的shape，TensorFlow中的reshape()方法，功能也是一样的，不过TensorFlow

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TensorFlow会话的配置项

mapint32> device_count：设备的数量映射。key为设备的名称（比如”CPU”或者”GPU”），而value为该类型设备的数量的最大值。...int64 operation_timeout_in_ms：为会话中所有阻塞操作的全局的超时时间。如果这个值不为0，也没有被每个操作的基准修改的话，这个值就是所有阻塞操作的最长等待时间。...int64 deferred_deletion_bytes：这是设置删除的缓存上限的值。...如果这个值不为0，那么删除操作会到这个指定的bytes大小的时候才进行删除操作，以此来减少与CPU驱动代码的交互次数。如果设置为0，系统会选择一个合理的数值。...在启用了GPU的TensorFlow中，这个选项为True，意味着所有的CPU的张量将被分配Cuda的固定内存。通常情况下，TensorFlow会推断哪些张量应该分配固定内存。

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TensorFlow常用函数

Tensoflow常用函数本文记录的是TensorFlow中常用的函数 tf.cast：强制数据类型转换 tf.reduct_mean/sum：求和或均值 tf.reduce_max/min：求最值...as np 理解axis 在一个二维张量或者数组中，通过改变axis=0或1来控制执行的维度 0：表示经度，跨行，down 1：表示纬度，跨列，across 如果不指定的话，则全员参与计算 tf.cast...强制tensor转换为该数据类型 tf.cast(张量名, dtype=数据类型) In [2]: x1 = tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64) x1 Out[...x2 Out[3]: int64, numpy=array([1, 2, 3])> tf.reduce_max/min 计算张量维度上的最值...) tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64) tf.reduct_mean/sum 计算张量沿着指定维度的平均值或者和 In [6]: i = tf.constant([[

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tf.matmul() 和tf.multiply()

, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量。 ...y: 一个类型跟张量x相同的张量。返回值： x * y element-wise....name: 操作的名字（可选参数）返回值：一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。...注意：（1）输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。 ...引发错误: ValueError: 如果transpose_a 和 adjoint_a, 或 transpose_b 和 adjoint_b 都被设置为真程序示例： import tensorflow

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TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 1 排序 1.1 sort：返回逆序排序后的Tensor import tensorflow as tf a = tf.random.shuffle..., numpy= array([[0, 0, 0], [2, 2, 2], [1, 1, 1]])> 返回的张量中，每一个元素表示b中原来元素在该行中的索引。...TopKV2类型对象，内部包含两部分数据：第一部分是排序后的真实数据[5, 4]，可以通过TopKV2对象的values属性获取；第二部分是排序后数据所在原Tensor中的索引[2, 5]，可以通过TopKV2...([6, 7, 2])> 在上面求均值的例子中，因为Tensor的dtype为int32，所以求出来的均值也是int32，而不是浮点型。...注意：argmin()方法在没有指定维度时，默认返回的是第0维度最小值的索引，这与reducemin()方法不同，reducemin()方法在没有指定维度是是返回整个Tensor中所有元素中的最小值。

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型

1、python基本数据类型数字型：整型、浮点型、布尔型、复数型。非数字型：字符串、列表、元组、字典。...使用type可以查看变量的类型：type(变量名) 2、numpy中的数据类型名称描述 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False） int_ 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long...，int32 或 int64） intc 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 intp 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32...或 int64） int8 字节（-128 to 127） int16 整数（-32768 to 32767） int32 整数（-2147483648 to 2147483647） int64 整数（...（3）tensorflow好像不存在什么gpu张量和cpu张量类型如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。

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