解决【TypeError: Input 'b' of 'MatMul' Op has type int32 that does not match type float32 of argument 'a'.】问题

1 发现问题

利用TensorFlow框架进行自实现线性回归时，报错：TypeError: Input ‘b’ of ‘MatMul’ Op has type int32 that does not match type float32 of argument ‘a’.

源代码：

def liner_regression():
    
    自实现一个线性回归
    y_true = 0.8X + 0.7
    :return:
    
    # 1 准备数据
    X = tf.random_normal(shape=[100, 1],mean=0.0,stddev=1.0,name="feature") # 用高斯分布生成随机值，
    y_true =  tf.matmul( X, [[8]]) + 0.7 # 用高斯分布生成随机值， 默认均值是0 方差是1

    # 2 构造模型
    # 模型构造用TensorFlow中的变量进行定义
    # 2.1 weights
    weights = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal(shape=[1,1]),name="weights")
    # 2.2 bias
    bias = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal(shape=[1, 1]),name="bias")
    # 2.3 构建模型
    y_predict = tf.matmul(X,weights) + bias

    # 3 构造损失函数
    # loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_predict - y_true))

    # 4 优化损失 梯度下降算法
    # optimaizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(loss)

    # 显式的初始化变量
    init = tf.global_variables_initializer()

    # 开启会话
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init)
        print(X)
        print(weights)
        print(bias)

2 解决问题

问题代码：

X = tf.random_normal(shape=[100, 1],mean=0.0,stddev=1.0,name="feature") # 用高斯分布生成随机值，
y_true =  tf.matmul( X, [[8]]) + 0.7 # 用高斯分布生成随机值， 默认均值是0 方差是1

修改建议：
将y_true = tf.matmul( X, [[8]]) + 0.7中的[[8]]改成[[8.0]]或者使用tf.cast([[8]],tf.float32)进行数据类型转换

写在最后

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