tf.split 报错 ValueError: Rank-0 tensors are not supported as the num_or_size_splits argument to split

运行某网上源码时，报错：ValueError: Rank-0 tensors are not supported as the num_or_size_splits argument to split. Argument provided: 4
 

报错的这一行内容是：

split_seqs = tf.split(sequence, num_splits, axis=1)

调试打印出来的 sequence的shape=(256, ?, 490)，  num_splits为4， 看起来都很正常，应该能split成功。
后来发现， num_splits值虽然为4，但类型是numpy.int64, 其实报错的日志已经提示了，是 the num_or_size_splits argument 的错误。改成  split_seqs = tf.split(sequence,  int(num_splits), axis=1)就好了

import numpy as np
import tensorflow as tf

nparr= np.array([1,2,3,4])
aaa = tf.placeholder(shape=[256, None, 490], dtype=tf.float32)

tf.split(aaa, nparr[3], axis=1)
----------------------------------------
ValueError                         Traceback (most recent call last):
 in 
----> 1 tf.split(aaa, nparr[3], axis=1)
 
/usr/python/lib/python3.6/site-packeges/tensorflow/python/ops/array_ops.py in split(value, num_or_size_splits, axis, num, name)
    1566    rasie ValueError(
    1567       "Rank-0 tensors are not supported as the num_or_size_splits argument "
->  1568       "to split. Argument provided: %s" %(num_or_size_splits,))
    1569
    1570    if num is None:

ValueError: Rank-0 tensors are not supported as the num_or_size_splits argument to split. Argument provided: 4
 
In [10]: type(nparr[3])
Out[10]: numpy.int64
 
Out[11]: tf.split(aaa, 4, axis=1)
Out[11]: 
[,
 ,
 ,
 ]

貌似只有CentOS下有这个问题，Ubantu和windows 下好像都没有这个问题..

 

补充：

要了解 numpy.int类型和pytho内置的int类型 是有区别的，可能会造成坑

“numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。”

详见：

https://www.runoob.com/numpy/numpy-dtype.html

参考：

https://blog.csdn.net/weixin_33769125/article/details/91878728