Error converting shape to a TensorShape: int() argument must be a string or a number, not 'tuple'.

本文探讨了Python中星号(*)解包语法的使用场景,特别是在不同版本的Python环境中,*表达式在函数调用中的行为变化。文章指出,在Python 3中,*表达式的使用规则有所调整,以避免潜在的混淆,并引用了相关提案讨论。

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def model_inputs(real_dim, z_dim):
#    inputs_real = tf.placeholder(tf.float32, (None, *real_dim), name='input_real')
    inputs_real = tf.placeholder(tf.float32, (None, 32,32,3), name='input_real')   
    inputs_z = tf.placeholder(tf.float32, (None, z_dim), name='input_z')
    
    return inputs_real, inputs_z

 

备注:real_dim =(32,32,3)

 

为什么别人的代码可以使用*real_dim,我的环境下确不行?

 

 

我预计最新的Python环境下,可以成功运行;

        while current_index + batch_size <= self.shape[0]:
            data_batch = get_batch(
                self.data_files[current_index:current_index + batch_size],
#                *self.shape[1:3],
                self.image_mode,
                *self.shape[1:3])

 

SyntaxError: only named arguments may follow *expression

 

30 down vote accepted

As Raymond Hettinger's answer points out, this may change has changed in Python 3 and here is a related proposal, which has been accepted. Especially related to the current question, here's one of the possible changes to that proposal that was discussed:

Only allow a starred expression as the last item in the exprlist. This would simplify the unpacking code a bit and allow for the starred expression to be assigned an iterator. This behavior was rejected because it would be too surprising.

<think>好的,我现在要解决用户在TensorFlow中遇到的TypeError问题,错误信息是“TypeError: dimension value must be integer or None, got string '3'”。首先,我需要理解这个错误的原因。用户可能在转换形状时,某个维度值被错误地传递为字符串'3'而不是整数3。TensorFlow的形状参数通常需要整数或None,字符串会导致类型错误。 接下来,我需要回忆TensorFlow中处理形状的常见方法。比如,在定义层时,可能需要指定输入形状input_shape,或者在调整张量形状时使用tf.reshape函数。此时如果参数是字符串形式,就会触发错误。例如,用户可能写成了input_shape=('3', 224, 224),而正确的应该是整数类型input_shape=(3, 224, 224)。 然后,我应该检查用户提供的代码示例是否有这样的错误。假设用户有一个类似这样的代码片段: model.add(tf.keras.layers.Reshape(target_shape=('3', '224', '224'))) 这里的't3'和'224'是字符串,应该改为3和224。需要提醒用户检查所有形状参数,确保它们是整数或None,而不是字符串。可能的情况包括从配置文件读取参数时,没有正确转换为整数,或者直接写成了字符串形式。 另外,用户可能从某些外部源(如JSON或YAML文件)读取形状参数,这些参数可能以字符串形式存储,需要显式转换为整数。例如,使用int()函数进行转换,如target_shape = (int(height), int(width))。 此外,TensorFlow中的TensorShape对象只能接受整数或None。如果用户试图将包含字符串的列表转换为TensorShape,就会报错。例如,TensorShape(['3', '224'])会出错,应该改为TensorShape([3, 224])。 总结可能的解决方案步骤: 1. 检查代码中所有涉及形状的地方,确保维度值是整数或None。 2. 检查从外部数据源读取的参数是否正确转换为整数。 3. 使用类型检查或断言来确保参数类型正确。 最后,需要以清晰的中文步骤解释问题原因和解决方法,并提供示例代码帮助用户修改。同时,根据用户的问题生成相关问题,以扩展他们的知识。</think>### 问题分析 出现 `TypeError: dimension value must be integer or None, got string '3'` 错误的原因是:在TensorFlow中定义张量形状(如`input_shape`、`output_shape`或`TensorShape`对象)时,某些维度值被错误地传递为字符串(如`'3'`)而非整数。TensorFlow要求形状参数必须是整数类型(如`int`)或`None`,否则会触发类型错误。 --- ### 解决步骤 1. **检查形状定义代码** 在以下场景中,确保形状参数是整数或`None`: - 定义模型层时:`input_shape=(3, 224, 224)` ✅ 错误写法:`input_shape=('3', '224', '224')` ❌ - 调整张量形状时:`tf.reshape(tensor, (3, 224, 224))` ✅ 错误写法:`tf.reshape(tensor, ('3', '224', '224'))` ❌ 2. **检查数据来源** 如果形状参数从外部文件(如JSON/YAML)或输入流中读取,需显式转换为整数: ```python # 假设从配置文件读取到字符串类型的参数 height = "224" width = "224" target_shape = (int(height), int(width)) # 转换为整数 ``` 3. **验证TensorShape对象** 使用`tf.TensorShape`时,直接传入整数列表而非字符串: ```python # 正确写法 shape = tf.TensorShape([3, 224, 224]) # ✅ # 错误写法 shape = tf.TensorShape(['3', '224', '224']) # ❌ ``` --- ### 示例代码修正 **错误代码示例**: ```python # 假设从配置文件读取到字符串类型的参数 input_shape = ('3', '224', '224') # 字符串类型 ❌ model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3,3), input_shape=input_shape)) ``` **修正后代码**: ```python # 显式转换为整数 input_shape = (3, 224, 224) # 整数类型 ✅ model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3,3), input_shape=input_shape)) ``` --- ### 相关引用 - TensorFlow官方明确要求形状参数为整数或`None`[^2]。 ---
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