在深度学习框架PyTorch中，`torch.cat()` 是一个非常实用的函数，用于将多个张量沿指定维度拼接在一起。然而，当你尝试使用 `torch.cat()` 时，可能会遇到数据类型不匹配的问题。此时，类型转换就显得尤为重要！🤔

首先，确保所有待拼接的张量具有相同的形状（除了指定的拼接维度）。如果张量的数据类型不同，可以使用 `.float()`、`.long()` 等方法进行类型转换。例如：

```python

tensor1 = tensor1.float()

tensor2 = tensor2.float()

result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)

```

此外，如果你发现代码运行时出现奇怪的错误信息（如 `_torch.cat inf`），这可能是由于输入张量的维度或类型存在问题。务必仔细检查每个张量的形状和数据类型是否一致。💡

通过正确的类型转换与调试，你会发现 `torch.cat()` 的强大之处！💪🔥 PyTorch 深度学习 技巧分享