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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]。“

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。在使用TensorFlow时，有时会遇到各种错误。对于给出的错误信息："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]"，这是因为传递给"打包"操作的张量类型不完全匹配。

解决这个错误的方法是确保传递给"打包"操作的张量具有相同的类型。可以通过以下步骤来解决这个问题：

检查代码中的张量类型：检查代码中涉及到的所有张量的类型，确保它们具有相同的类型。在这个错误信息中，涉及到的张量类型是[int32，int64，int32，int32，int32]，需要检查代码中的张量是否与这个类型匹配。
张量类型转换：如果发现代码中的张量类型与错误信息中的类型不匹配，可以尝试进行类型转换。在TensorFlow中，可以使用tf.cast()函数来进行类型转换。例如，如果某个张量的类型是int64，但需要转换为int32，可以使用tf.cast(tensor, tf.int32)来进行转换。
检查输入数据：错误信息中提到的张量类型可能是由于输入数据的类型不匹配导致的。检查输入数据的类型，并确保它们与代码中的张量类型匹配。
检查模型定义：如果错误发生在模型定义的过程中，可能是模型中的某些层或操作的输入类型不匹配导致的。检查模型定义，并确保所有层和操作的输入类型匹配。

总结起来，解决这个错误的关键是确保传递给"打包"操作的张量具有相同的类型。通过检查代码中的张量类型，进行类型转换，检查输入数据和模型定义，可以解决这个错误。

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相关搜索:Tensorflow Slim: TypeError:预期的int32，获取包含类型为'_Message‘的张量的列表 keras: TypeError:预期的int32，获取包含类型为'_Message‘的张量的列表 TypeError: attr 'Tindices‘的DataType不在允许的值列表中: int32，int64 Keras TypeError:应为int32，但已获取包含类型为“_Message”的张量的列表 TypeError:传递给参数‘float32’的值的索引不在允许值的列表中: int32，int64 传递给参数‘float32’的值的DataType形状不在允许的值列表中: int32，int64 TypeError：“Add”Op的输入“”y“”具有与参数“”x“”的类型int32不匹配的类型float32“”tf.cast无用“”当我运行"tf.nn.dynamic_rnn“时，我得到的是TypeError: Expected int32，而不是包含'_Message‘类型张量的列表 TypeError:传递给参数‘DataType’的值的输入布尔值不在允许的值列表中: float32、float64、int32、uint8、int16、int8 最好用云主机

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原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/math/greater_equal

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参考 tf.less_equal或tf.math.less_equal - 云+社区 - 腾讯云

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1、tf.train.queue_runner.add_queue_runner函数

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tf.nn.embedding_lookup函数

我觉得这张图就够了，实际上tf.nn.embedding_lookup的作用就是找到要寻找的embedding data中的对应的行下的vector。

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