Python 如何将数字转换为张量？类型错误：无法将feed_dict键解释为张量：无法将数字转换为张量

我正在尝试实现一个resnet18模型，并训练它在细胞图像中找到蛋白质的定位。我正在研究一种npy格式的图像，我终于设法把它们和它们的标签一起放入字典。但是，我现在被困在sess.run步骤中，因为它无法转换为张量。有什么功能可以帮我吗

我是Tensorflow的新手，所以我不知道很多解决方案，我只找到了使用pytorch将numpy图像转换为张量的函数，这不是我所拥有的

这是我的字典：

test_feed_dict ={ 
  plt.figure("self.dev_x") : test_batch_x,                  
  plt.figure("self.dev_y") : test_batch_y  
}

这是self.dev_x：

self.dev_x = np.load("/home/xxxxx/Desktop/project/data/0dev_x.npy")

这就是发生错误的地方：

test_pred = self.sess.run(self.dev_pred, feed_dict = test_feed_dict )

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我想我找到了解决这个问题的方法（或者更可能的是我陷入了不正确的混乱），self.x_dev=tf.placeholder（tf.float32，[None，self.img_size，self.img_size，self.c_dim]，name=“dev_x”）test_feed_dict={self.x_dev:test_batch_x，self.y_dev:test_batch_y}这似乎可以进入字典，但是我现在遇到另一个错误，所以我无法检查它是否仍然是我想要的字典。ValueError:使用序列设置数组元素。我想我找到了解决此问题的方法（或者更可能是我陷入了不正确的混乱），self.x_dev=tf.placeholder（tf.float32，[None，self.img_size，self.img_size，self.c_dim]，name=“dev_x”）test_feed_dict={self.x_dev:test_batch_x，self.y_dev:test_batch_y}这似乎可以进入字典，但是我现在遇到另一个错误，因此我无法检查它是否仍然是字典中所需的内容。ValueError：使用序列设置数组元素。