详解TensorFlow报”DataLossError: Invalid argument: Invalid binary digit 2 “的原因以及解决办法

这个错误一般是由于读入的数据格式不正确引起的。具体来说，当TensorFlow尝试解码数据时，会遇到无法识别的二进制数。下面是一些可能导致这种错误的原因及其解决方法。

数据类型不匹配

当你将float类型的数据存在int类型的变量中，或者反之，就会报出这一错误。因此，在使用TensorFlow时，要确保读入的数据与模型所需的数据类型匹配。

解决方法：将类型转换成模型所需的类型。

例如：

tf.cast(x, tf.float32)

数据缺失或格式错误

当你读入的数据中有缺失值或格式不正确时，同样会出现这个错误。通常，这是由于CSV文件中的某一行或列中存在缺失值或格式不正确的数据所引起的。

解决方法：检查数据是否完整、格式正确，并进行必要的数据清洗和预处理。

例如：

df.dropna(inplace=True)  # 删除含有空值的行
df['column'] = df['column'].astype(int)  # 将列转换为整数类型

数据大小或形状不匹配

当你读入的数据的大小或形状与模型所需的不匹配时，同样会出现这个错误。例如，你的模型期望输入是一个长度为10的向量，但是你读入的数据是一个长度为5的向量。

解决方法：检查输入数据的大小和形状，并进行必要的调整。

例如：

x = np.random.randn(10)  # 随机生成长度为10的向量
x = np.pad(x, (0, 5), 'constant')  # 在末尾填充0，使其长度为15

数据编码格式不正确

当你读入的数据中包含非法字符或非ASCII字符时，同样会出现这个错误。通常，这是由于CSV文件采用了不同的编码格式所引起的。

解决方法：将CSV文件另存为UTF-8格式或其他兼容的编码格式。

例如：

df.to_csv('data.csv', encoding='utf-8')

Tensorflow版本不兼容

当你的TensorFlow版本与你的Python版本不兼容时，同样会出现这个错误。因此，在使用TensorFlow时，要确保你的TensorFlow版本与你的Python版本兼容。

解决方法：升级或降级TensorFlow版本，或升级或降级Python版本。

例如：

pip install tensorflow==2.4.1  # 安装TensorFlow2.4.1版本

总之，如果你遇到了"DataLossError: Invalid argument: Invalid binary digit 2 "这个问题，要善于分析数据、调试代码、查看文档，找到问题所在，逐一解决。