tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: OpKernel 'ConcatV2' has constraint on attr 'T' not in NodeDef '[N=0, Tidx=DT_INT32]', KernelDef: 'op: "ConcatV2" device_type: "GPU" constraint { name: "T" allowed_values { list { type: DT_UINT64 } } } host_memory_arg: "axis"' [Op:ConcatV2] name: concat

这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。`tf.concat()`函数的输入张量必须是相同数据类型的，否则会出现这个错误。例如，如果两个张量的数据类型分别为`tf.float32`和`tf.int32`，那么在调用`tf.concat()`函数时就会出现上述错误。

解决这个问题的方法是，确保在调用`tf.concat()`函数之前，所有输入张量的数据类型都是相同的。可以使用`tf.cast()`函数将张量转换为相同的数据类型，或者在创建张量时就指定相同的数据类型。

下面是一个示例代码，假设`t1`和`t2`分别是`tf.int32`和`tf.float32`类型的张量，我们需要将它们在第一维上拼接。可以将`t2`转换为`tf.int32`类型，然后再调用`tf.concat()`函数：

import tensorflow as tf

# 创建两个张量，数据类型不同
t1 = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=tf.int32)
t2 = tf.constant([[7, 8, 9], [10, 11, 12]], dtype=tf.float32)

# 将t2转换为int32类型
t2 = tf.cast(t2, tf.int32)

# 在第一维上拼接
t = tf.concat([t1, t2], axis=0)

# 输出拼接后的张量
print(t)

输出结果为：

tf.Tensor(
[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]], shape=(4, 3), dtype=int32)

可以看到，通过使用`tf.cast()`函数将`t2`转换为`tf.int32`类型，就避免了`tf.concat()`函数的数据类型不匹配错误。