1 问题描述
在建立NER识别模型时出现：
TypeError: Tensors in list passed to 'values' of 'ConcatV2' Op have types [bool, float32] that don't all match.
2 分析问题
我们仔细看报错语句，可以看到真正报错的语句为：return tf.concat([to_dense(x) for x in tensors], axis)
我们找到这行代码：
进行断点调试：
可以看到确实存在两个tensor的值类型不一致。
回过头再来看报错的语句：
TypeError: Tensors in list passed to 'values' of 'ConcatV2' Op have types [bool, float32] that don't all match.
这句话的意思是：传给concatV2操作的values值有两种类型，一直是bool类型，一种是float32类型。
从实际代码来看就是下面这一句：
但是上面两个tensor值是哪里传过来的呢？
经过调试，发现是从mask传过来的值：
bool类型的值是mask，float32类型的值是zeros_like的返回值。
3 解决问题
于是我们将建立模型时的参数：
model.add(Embedding(len(self.vocab), self.Embedding_dim, mask_zero=True))
改为：
model.add(Embedding(len(self.vocab), self.Embedding_dim, mask_zero=False))
于是，代码可以正常运行了：
4 问题总结
(1) 需要认真看每一条报错信息对应代码；
(2) 打断点调试到报错的语句，查看相应的数据值；
(3) 怀疑是原始数据的问题导致，mask_zero不能设置为True，有待进一步分析。