场景：

读取已保存的TfRecords文件， 在解析数组数据时，解析出来的数组长度是该原数组长度的2倍，导致无法正确reshape

问题描述

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: 2 root error(s) found.
(0) Invalid argument: Input to reshape is a tensor with 110592 values, but the requested shape has 55296

原因：

tensorflow默认的float数据是32位的，也就是tf.float32, 而python中numpy数组的float数据默认是64位的，也就是np.float64, 所以保存64位数组数据后，再用tensorflow解析时会将64位的数据解析成两个32位的数据，导致数据长度变成2倍，与原数组shape不匹配。

解决方案

在将数组数据写入TfRecords文件时，先将数组数据类型改成np.float32，如数组arr:
arr = arr.astype(np.float32)