Python 无法计算Add作为输入#1（基于零）应为int32张量，但为双张量[Op:Add]

这行给了我一个错误

import tensorflow as tf
a = tf.constant(6, name = 'constant_a')
b = tf.constant(3, name = 'constant_b')
c = tf.constant(10, name = 'constant_c')
d = tf.constant(5, name = 'constant_d')
mul = tf.multiply(a, b, name = 'mul')
div = tf.divide(c, d, name = 'div')

---

InvalidArgumentError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1 addn=tf.add（mul，div）
添加中的~/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow\u core/python/ops/gen\u math\u ops.py（x，y，name）
341提高
342除“核心”外，其他状态除外，如e：
-->343运行。从不正常状态（e，名称）提升
344#将节点添加到TensorFlow图。
345试试：
~/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow\u core/python/framework/ops.py处于从非正常状态（e，名称）提升到正常状态
6604 message=e.message+（“名称：“+name，如果名称不是None-else”“）
6605#pylint:disable=受保护访问
->6606六。从（核心状态）提升到异常（例如代码、消息），无
6607#pylint:enable=受保护访问
6608
raise\u from（value，from\u value）中的~/.local/lib/python3.5/site-packages/six.py
InvalidArgumentError:无法将Add计算为输入#1（基于零）应为int32张量，但为双张量[Op:Add]

这有帮助

addn = tf.add(mul, tf.cast(div, tf.int32))

很抱歉问了一个问题，如果这是愚蠢的

InvalidArgumentError                      Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-387060d1ddd5> in <module>()
----> 1 addn = tf.add(mul, div)

~/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow_core/python/ops/gen_math_ops.py in add(x, y, name)
    341         raise
    342     except _core._NotOkStatusException as e:
--> 343       _ops.raise_from_not_ok_status(e, name)
    344   # Add nodes to the TensorFlow graph.
    345   try:

~/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py in raise_from_not_ok_status(e, name)
   6604   message = e.message + (" name: " + name if name is not None else "")
   6605   # pylint: disable=protected-access
-> 6606   six.raise_from(core._status_to_exception(e.code, message), None)
   6607   # pylint: enable=protected-access
   6608 

~/.local/lib/python3.5/site-packages/six.py in raise_from(value, from_value)

InvalidArgumentError: cannot compute Add as input #1(zero-based) was expected to be a int32 tensor but is a double tensor [Op:Add]

addn = tf.add(mul, tf.cast(div, tf.int32))

 tf.cast(
        x,
        dtype,
        name=None
    )