TypeError：预期的 float32，得到的列表包含类型为“_Message”的张量

Posted 2023-03-12

【中文标题】TypeError：预期的 float32，得到的列表包含类型为“_Message”的张量

【英文标题】：TypeError: Expected float32, got list containing Tensors of type '_Message' instead

【发布时间】：2018-05-08 11:29:22

【问题描述】：

我在 Windows 10 上使用 Tensorflow 1.4.0 和 Python 3.6。 我查看了有关值排序的其他帖子，但到目前为止没有发现任何有用的信息。

谢谢。

import tensorflow as tf
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_california_housing

housing = fetch_california_housing()
m, n = housing.data.shape
housing_data_plus_bias = np.c_[np.ones((m, 1)), housing.data]

#normalization
scaled_housing_data_plus_bias = tf.nn.l2_normalize(housing_data_plus_bias, 1, epsilon=1e-12,name="Normalized")


n_epochs = 1000
learning_rate = 0.01

#error occurs here
X = tf.constant(scaled_housing_data_plus_bias, dtype=tf.float32, name="X")




Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/tony/PycharmProjects/NNCourse/Hands-On_Book_5.py", line 14, in <module>
    X = tf.constant(scaled_housing_data_plus_bias, dtype=tf.float32, name="X")
  File "C:\Users\tony\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py", line 208, in constant
value, dtype=dtype, shape=shape, verify_shape=verify_shape))
  File "C:\Users\tony\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\tensor_util.py", line 383, in make_tensor_proto
_AssertCompatible(values, dtype)
  File "C:\Users\tony\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\tensor_util.py", line 303, in _AssertCompatible
(dtype.name, repr(mismatch), type(mismatch).__name__))
TypeError: Expected float32, got list containing Tensors of type '_Message' instead.

【参考方案1】：

您可以做的一件事是使用不可训练的变量而不是常量：

X = tf.Variable(scaled_housing_data_plus_bias, dtype=tf.float64, name="X", trainable=False)

设置 trainable=False 意味着 TensorFlow 不会尝试更改它以最小化您的成本函数。请注意，我需要将类型更改为float64；你可能不需要。

但是，当它们仍然是一个 Numpy 数组时，标准化这些值可能会更干净，然后使用它来创建 tf.constant。

【参考方案2】：

tf.constant 在其value 参数中接受常量值或列表。您正在做的是向它提供tensor，这是不可能的。

考虑下面的例子，你会得到类似的错误：

y = tf.ones((2,2))
x_c = tf.constant(y, dtype = tf.float32)

错误：

TypeError: Expected float32, got list containing Tensors of type '_Message' instead.

要解决这个问题，请检查您为什么真的要将张量转换为constant？也许你甚至可能一开始就不需要这个操作。