Python 3.x 不允许将'tf.Tensor'用作Python'bool'。使用`if t not None:`而不是`if t:`来测试是否定义了张量，

我试图定义func（x），以便在此处使用遗传algs库： 然而，当我尝试使用

sga.init\u random\u population（population\u size，params，interval）

时，代码抱怨我使用tf.Tensors作为python bools

然而，我在整个代码中只引用了一个bool（精英主义），所以我不知道为什么会出现这个错误。询问其他使用sga.init的人。。。我的输入/设置很好。如有任何建议，将不胜感激

完全回溯：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Eric\eclipse-workspace\hw1\ga2.py", line 74, in <module>
    sga.init_random_population(population_size, params, interval)
  File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\geneticalgs\real_ga.py", line 346, in init_random_population
    self._sort_population()
  File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\geneticalgs\standard_ga.py", line 386, in _sort_population
    self.population.sort(key=lambda x: x.fitness_val, reverse=True)
  File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 671, in __bool__
    raise TypeError("Using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed. "
TypeError: Using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed. Use `if t is not None:` instead of `if t:` to test if a tensor is defined, and use TensorFlow ops such as tf.cond to execute subgraphs conditioned on the value of a tensor.

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Tensorflow生成要在Tensorflow会话中执行的操作的计算图

geneticalgs.RealGA.init_random_population

是一种使用

numpy.random.uniform

生成numpy数组的操作

生成的总体作为张量对象可能意味着：

• 在

  geneticalgs.RealGA.init_random_population

  中调用的

  numpy.random.uniform

  被修饰为返回张量

• numpy.random.uniform

  已添加到要在会话中执行的计算图中

我将尝试通过启用“急切执行”来急切地执行程序

你也可以在某种程度上执行你热切关注的部分

size = tf.placeholder(tf.int64)
dim = tf.placeholder(tf.int64)
interval = tf.placeholder(tf.int64, shape=(2,))

init_random_population = tf.py_func(
    sga.init_random_population, [size, dim, interval], [])

with tf.Session() as session:
    session.run(
        init_random_population,
        {size: population_size, dim: params, interval: interval})

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通常当程序给你一个错误时，它会指出错误发生的地方。它甚至可能显示一个“回溯”，一长串函数调用，以there错误结束。如果您不向我们提供此类信息，我们可能会因为不清楚而关闭它。也许这将有助于我编辑包含完整的回溯@hpauljReview文档以查看

init\u random\u population

需要哪些参数？在一个槽中，我想你给了它一个张量，而不是真/假参数问题可能在

sga

tf.enable_execution()

size = tf.placeholder(tf.int64)
dim = tf.placeholder(tf.int64)
interval = tf.placeholder(tf.int64, shape=(2,))

init_random_population = tf.py_func(
    sga.init_random_population, [size, dim, interval], [])

with tf.Session() as session:
    session.run(
        init_random_population,
        {size: population_size, dim: params, interval: interval})