我已经考虑过这两篇文章( this 和 this )，但它们不是我的问题和解决方案。我有以下代码在 tf 中创建前馈网络:
step = 500
fromState = 0
toState = 5000000
numOfState = (toState - fromState) / step
numOfAction = 11
tf.reset_default_graph()
inputs1 = tf.placeholder(shape=[1,numOfState], dtype = tf.float32)
W = tf.Variable(tf.random_uniform([numOfState,4],0,0.01),)
Qout = tf.matmul(inputs1,W)
predict = tf.argmax(Qout,1)
但是，我在这一行中遇到以下错误
Qout = tf.matmul(inputs1,W) :TypeError: DataType float32 for attr 'T' not in list of allowed values: int32, int64
显然一切正常，但问题是这个错误是什么以及它来自哪里？
最佳答案
我找到了问题所在。问题来自numOfState .我发现它的类型是 float32 .因此，通过将此变量转换为 int 来解决问题:
#numOfState = (toState - fromState) / step
# change to
numOfState = int((toState - fromState) / step)
关于python - 数据类型 float32 for attr 'T' 不在允许值列表中 : int32, int64，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47004522/