Neural network ValueError:对于dtype为int32的Tensor，Tensor转换请求了dtype float32

我得到以下错误

ValueError: Tensor conversion requested dtype float32 for Tensor with dtype int32: 'Tensor("Placeholder_1:0", shape=TensorShape([Dimension(128), Dimension(2)]), dtype=int32)'

当我试图计算交叉熵损失时

losses = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(scores, input_y)

我使用Python 3.4.3

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你知道为什么吗

听起来您已经定义了

input\y

——我假设它是

tf.placeholder（）

——类型为

tf.int32

。将其更改为

tf.float32

或添加一个：

tf.cast（input\y，tf.float32）

或

tf.to\u float（input\y）

我将代码中的

%tensorflow\u version 1.x

替换为

！pip安装tensorflow==1.15.5

，错误消失。不仅限于1.15.5版，它还适用于其他一些TensorFlow版本1。

我在tflearn中找不到cast或to_float，我们必须导入哪个模块？

tf.cast（）

和

tf.to_float（）

都是TensorFlow函数，因此，您可以使用

import tensorflow as tf

获得它们。您还可以在赋值

dtype=tf.float32