x 必须是一个浮点张量，因为它将被缩放。而实际上得到了一个 <dtype: 'string'> 张量。

这个错误提示意味着在代码中，期望得到一个浮点类型的张量，但实际上得到了一个字符串类型的张量。为了解决这个问题，你可以进行以下操作：

1. 检查输入数据的类型：首先，检查你的输入数据的类型是否为浮点类型，确保输入数据是正确的。可以使用tf.dtypes.as_dtype()函数将数据转换为正确的数据类型。

2. 确认输入数据的形状：确保输入数据的形状是正确的。如果输入数据形状不正确，可以使用tf.reshape()函数进行形状调整。

3. 检查代码中的数据来源：检查代码中涉及到数据来源的部分，确认数据来源是否正确。确保你的代码中没有将字符串数据作为输入。

以下是一个示例代码，展示如何解决这个问题：

import tensorflow as tf

def scale_tensor(x):
    if tf.dtypes.as_dtype(x.dtype) != tf.float32:
        x = tf.cast(x, tf.float32)
    # 进行缩放操作
    scaled_tensor = x * 2.0
    return scaled_tensor

# 创建一个字符串张量
x = tf.constant("2.0")
# 进行类型转换
x = tf.cast(x, tf.float32)

# 调用缩放函数
scaled_x = scale_tensor(x)
print(scaled_x)

在上面的示例中，首先将输入张量x转换为浮点类型，然后调用scale_tensor()函数进行缩放操作。这样可以确保输入数据的类型是正确的，并且能够成功进行缩放操作。