Google Colab运行TensorFlow训练时报错：无法将0.5625转为int64类型EagerTensor

你传入model.fit的steps_per_epoch和validation_steps参数为浮点数类型，而TensorFlow要求这两个参数必须为整数，当存在小数部分时无法自动转换为int64类型的EagerTensor，因此触发报错。
你代码中直接使用/做除法运算，默认返回浮点数，只要样本数不能被batch_size整除，就会产生带小数的结果，进而触发该异常。

有两种可选修改方式：

方案1：向下取整（丢弃最后不足一个batch的样本） #

使用整数除法运算符//替代普通除法/，自动取整得到整数结果，修改训练代码如下：

model.fit(
    train_it,
    validation_data=valid_it,
    steps_per_epoch=train_it.samples // train_it.batch_size,
    validation_steps=valid_it.samples // valid_it.batch_size,
    epochs=10
)

方案2：向上取整（保留最后不足一个batch的样本） #

如果需要把所有样本都纳入训练和验证流程，可以使用math.ceil对除法结果向上取整后转为整数：
首先导入math模块：

import math

再修改model.fit的对应参数：

model.fit(
    train_it,
    validation_data=valid_it,
    steps_per_epoch=math.ceil(train_it.samples / train_it.batch_size),
    validation_steps=math.ceil(valid_it.samples / valid_it.batch_size),
    epochs=10
)

注：你之前只修改validation_steps没有解决问题，是因为steps_per_epoch参数同样存在浮点数问题，两个参数都需要修改为整数类型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Richard Liang