TypeError：传递给参数“ input”的值的DataType int64不在允许值列表中：float16，bfloat16，float32，float64

2024-05-21 • 问答

我正在尝试运行模型并根据mnist kaggle数据集预测测试数据。但是尝试进行预测时出现错误。原因和解决方法是什么？

    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32,(3,3),padding='same',activation=tf.nn.relu,input_shape=(28,28,1)),tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2),strides=2),tf.keras.layers.Conv2D(64,activation=tf.nn.relu),tf.keras.layers.flatten(input_shape=(28,tf.keras.layers.Dense(128,tf.keras.layers.Dense(10,activation=tf.nn.softmax)
    ])

test = pd.read_csv("test.csv") 
test.head()
CHANNELS = 1
IMAGE_SIZE = 28
IMAGE_WIDTH,IMAGE_HEIGHT = IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE
test = test.values.reshape(-1,IMAGE_WIDTH,IMAGE_HEIGHT,CHANNELS)
predictions = model.predict_classes(test,verbose=1)

TypeError：传递给参数'input'的值的DataType int64不在允许值的列表：float16，bfloat16，float32，float64

Grant_yin 回答：TypeError：传递给参数“ input”的值的DataType int64不在允许值列表中：float16，bfloat16，float32，float64

正如TypeError所说，我认为step = 4 [l[i::step] for i in range(len(l)//(step-1))] # [[1,5,9],[2,6,10],[3,7,11],[4,8,12]]数据帧包含test值，因此您必须像这样将类型更改为float：

int

kaggle mnist python-3.7.4 tensorflow2.0

本文链接：https://www.f2er.com/3136709.html

TypeError：传递给参数“ input”的值的DataType int64不在允许值列表中：float16，bfloat16，float32，float64

Grant_yin 回答：TypeError：传递给参数“ input”的值的DataType int64不在允许值列表中：float16，bfloat16，float32，float64

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