Python 元素的数量太大

当我尝试使用tensorflow训练数据时，我遇到了这个错误

tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1651]op_REQUIRES在以下位置失败 gather\u nd\u op.cc:47:无效参数：params.NumElements（）太大 对于int32索引：2153378304>2147483647

相关代码如下所示，对于较小的数据集，它可以正常工作。如何将其应用于更大的数据

ml_df_collect = list()

similarity_input_placeholder = tf.placeholder(tf.string, shape=(None))
similarity_message_encodings = embed(similarity_input_placeholder)
with tf.Session() as session:
    session.run(tf.global_variables_initializer())
    session.run(tf.tables_initializer())
    message_embeddings_ = session.run(
        similarity_message_encodings,
        feed_dict={similarity_input_placeholder: messages},
    )
corr = np.inner(message_embeddings_, message_embeddings_)

ml_df_collect.append(corr)

---

gather\u nd

失败，因为张量对于

int32

索引太大

TensorFlow文档指定

gather\u nd

也可以接受

int64

索引（）

---

对索引张量使用

int64

而不是

int32

可能是解决方案。

如何指定int64而不是32的类型？这取决于其余代码的编写方式。例如，

tf.constant（[1]，dtype=tf.int64）

或

tf.placeholder（tf.int64）

产生

int64

张量。