错误笔记（持续更新中）

1. RuntimeError: Expected object of scalar type float but got scalar type __int64 for sequence element 1.

解决办法：
先检查t1和n_t的数据类型，使用t1.dtype和n_t.dtype进行检查。
明显看到这两个torch的数据类型是不一样的，那就把n_t的数据类型换成float32。
使用n_t = n_t.float()就可以将两个torch换成相同的数据类型了。
最后，再执行torch.cat操作就ok了。

2. TypeError: expected Tensor as element 1 in argument 0, but got list

类型不匹配，打印出来看看类型。

上图是list，要是想和另一个B-tensor进行concat，那需要把targets_num转换成tensor，若另一个B-tensor是浮点型，还需要转换成浮点型。
执行代码：torch.tensor(targets_num).float()

3. RuntimeError: All input tensors must be on the same device. Received cuda:0 and cpu

运行torch.cat时候遇到了这个问题，意思是说所有的tensor都必须在相同的设备上运行，因为concat中有一个tensor是自己创建的，不知道是不是错误在这里。。。

解决方法：
将自己创建的tensor（称作B-tensor）输入到cuda中去，执行代码：B-tensor.cuda()

参考博客：https://blog.csdn.net/yutingzhaomeng/article/details/79084405

4. TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

将int()转换为.astype(np.int)

参考博客：https://blog.csdn.net/yemayling/article/details/100540408