TensorFlow 在其较新版本中如何将其内部列表视为张量，是否有任何变化？

如何解决TensorFlow 在其较新版本中如何将其内部列表视为张量，是否有任何变化？

我正在尝试使用注意力模型将日期从人类可读的格式转换为机器可读的格式。训练部分没有问题，但是当我尝试使用自己的示例时，出现错误，我认为这是由于 TensorFlow 版本以及它如何将内部列表视为张量

sll.head = prevIoUs;

错误是：

Example_dates = ['3 May 1979','5 April 09','21th of August 2016','Tue 10 Jul 2007','Saturday May 9 2018','march 3 2001','march 3rd 2001','1 march 2001']
for example in Example_dates:
    
    source = string_to_int(example,Tx,human_vocab)
    source = np.array(list(map(lambda x: to_categorical(x,num_classes=len(human_vocab)),source)))
    source = source.reshape((1,) + source.shape)
    prediction = mod.predict([source,s0,c0])
    prediction = np.argmax(prediction,axis = -1)
    output = [inv_machine_vocab[int(i)] for i in prediction]
    
    print("source:",example)
    print("output:",''.join(output)) 

谢谢！