详解TensorFlow报”UnimplementedError: Cast string to float is not supported “的原因以及解决办法

"UnimplementedError: Cast string to float is not supported" 错误是由于在 TensorFlow 中尝试将字符串转换为浮点数时出错导致的。这可能是因为您的数据集中包含不是浮点数的数据类型，例如字符串或布尔值。

解决方法

1. 检查数据集是否包含非浮点数的数据类型。如果是，请将其转换为浮点数。

2. 如果您正在使用 DataLoader 或其他数据处理库，请确保您的代码正确地解析数据类型。

3. 尝试使用 TensorFlow 的 tf.strings.to_number() 函数将字符串转换为浮点数，例如：

x = tf.constant(["3.0", "4.0", "5.0"])
y = tf.strings.to_number(x, out_type=tf.float32)

4. 如果上述方法都不起作用，请尝试使用 tf.py_function() 将字符串转换为浮点数。

import tensorflow as tf
import numpy as np

def convert_strings_to_floats(x):
  # convert a single string to a float
  def convert_string_to_float(s):
    return float(s.decode('utf-8'))

  # apply the conversion to each element of x
  return np.array([convert_string_to_float(s) for s in x])

# wrap the numpy conversion function in a TensorFlow op
def wrapped_convert_strings_to_floats(x):
  return tf.py_function(convert_strings_to_floats, [x], tf.float32)

# test the function
x = tf.constant([b'3.0', b'4.0', b'5.0'])
y = wrapped_convert_strings_to_floats(x)

上面的代码中，我们首先定义了一个将字符串转换为浮点数的函数，然后将其封装在一个 TensorFlow 操作中。最后，我们将操作应用于包含字符串的张量，以获得浮点数张量。

总之，通过检查数据集的内容和类型以及使用 TensorFlow 的转换函数和操作，您应该能够成功解决"UnimplementedError: Cast string to float is not supported" 错误。