TypeError：“Sub”Op 的输入“y”的 float32 类型与参数“x”的 int64 类型不匹配答案

【问题标题】：TypeError: Input 'y' of 'Sub' Op has type float32 that does not match type int64 of argument 'x'TypeError：“Sub”Op 的输入“y”的 float32 类型与参数“x”的 int64 类型不匹配
【发布时间】：2021-11-01 04:31:54
【问题描述】：

错误：

Exception: in user code:

    /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py:853 train_function  *
        return step_function(self, iterator)
    /tmp/ipykernel_34/1396363757.py:53 class_loss_regr_fixed_num  *
        x = y_true[:, :, 4*num_classes:] - y_pred
    /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/ops/math_ops.py:1383 binary_op_wrapper
        raise e
    /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/ops/math_ops.py:1367 binary_op_wrapper
        return func(x, y, name=name)
    /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/util/dispatch.py:206 wrapper
        return target(*args, **kwargs)
    /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/ops/math_ops.py:548 subtract
        return gen_math_ops.sub(x, y, name)
    /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py:10654 sub
        "Sub", x=x, y=y, name=name)
    /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py:558 _apply_op_helper
        inferred_from[input_arg.type_attr]))

    TypeError: Input 'y' of 'Sub' Op has type float32 that does not match type int64 of argument 'x'.

Exception: 'NoneType' object is not callable

此错误出现在图像类型和标签类型之间。从上面的图像类型是 int64 而标签类型是 float32。您可以查看我的笔记本了解更多详细信息。我不明白问题是什么，因为我是这个领域的新手。

【问题讨论】：

标签： keras deep-learning tensorflow2.0

【解决方案1】：

这个错误来自x = y_true[:, :, 4*num_classes:] - y_pred这一行。

在这个TypeError: Input 'y' of 'Sub' Op has type float32 that does not match type int64 of argument 'x' ===> 'y' = y_pred 和'x' = y_true[:, :, 4*num_classes:]

y_pred 的 dtype = 'float32'

y_true[:, :, 4*num_classes:] 具有 dtype = 'int64'

当您尝试从dtype('int64') 中减去dtype('float32') 时出现错误

要解决这个问题，您需要更改两个变量的数据类型。在我的例子中，y_pred 和 y_true 是 4D 张量，所以你需要 tf.cast(y_pred|y_true, tf.float32|tf.int64)。这意味着您可以将两者都转换为int64 或float32。两者都可以。

【讨论】：