Python TypeError:无法将SparSetSensor类型的对象转换为Tensor

我正在为imdb情感分析数据集构建一个文本分类模型。我下载了数据集，并遵循此处给出的教程-

我得到的错误是

TypeError: Failed to convert object of type <class 'tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensor'> to Tensor. Contents: SparseTensor(indices=Tensor("DeserializeSparse:0", shape=(None, 2), dtype=int64), values=Tensor("DeserializeSparse:1", shape=(None,), dtype=float32), dense_shape=Tensor("stack:0", shape=(2,), dtype=int64)). Consider casting elements to a supported type.

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你可以找到一个类似的公开问题

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建议的解决方案是使用Tensorflow版本2.1.0和Keras版本2.3.1。

我还收到了错误消息

TypeError: Failed to convert object of type <class 'tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensor'> [...]

（虽然速度似乎很慢，但我不得不限制训练样本。）

编辑：

当我删除这一行（而不是添加

.todense（）

）时，它似乎也能工作：

model.add(Dropout(rate=dropout_rate, input_shape=x_train.shape[1:]))

有关更多详细信息，请参阅本讨论：

x_train = vectorizer.fit_transform(train_texts).todense()
x_val = vectorizer.transform(val_texts).todense()

model.add(Dropout(rate=dropout_rate, input_shape=x_train.shape[1:]))