logps = torch.cat((logps, ), dim=0) TypeError: expected Tensor as element 0 in argument 0, but got list

这个错误通常是因为 `torch.cat()` 函数需要的是一个张量（tensor），但是你传入了一个列表。你需要将列表中的元素转换为张量后再进行拼接。

例如，假设你有一个列表 `logps_list`，你可以使用 `torch.stack()` 函数将它们转换为张量后进行拼接，如下所示：

logps = torch.stack(logps_list, dim=0)

这样就可以将列表中的所有张量按照指定的维度进行拼接了。

相关问题

features = torch.cat((Xs, Xt), dim=0) TypeError: expected Tensor as element 0 in argument 0, but got Tensor

这个错误通常是因为 `Xs` 和 `Xt` 在数据类型或形状上不匹配导致的。请检查 `Xs` 和 `Xt` 的数据类型是否一致，并且它们的形状是否能够在 `dim=0` 上拼接。

例如，如果 `Xs` 和 `Xt` 都是 `numpy` 数组，则需要将它们转换为 `torch` 张量才能拼接。你可以使用 `torch.from_numpy()` 方法将 `numpy` 数组转换为 `torch` 张量，例如：

Xs = torch.from_numpy(Xs)
Xt = torch.from_numpy(Xt)
features = torch.cat((Xs, Xt), dim=0)

如果 `Xs` 和 `Xt` 的形状不匹配，则需要在拼接之前对它们进行调整。你可以使用 `torch.reshape()` 或 `torch.transpose()` 方法来调整张量的形状或维度，例如：

# 将 Xs 调整为 (N, C, H, W) 的形状
Xs = torch.reshape(Xs, (N, C, H, W))
# 将 Xt 调整为 (N, C, H, W) 的形状
Xt = torch.reshape(Xt, (N, C, H, W))
features = torch.cat((Xs, Xt), dim=0)

net_output = torch.cat((net_output, ), dim=0) TypeError: expected Tensor as element 0 in argument 0, but got list

这个错误提示显示了你传递给`torch.cat()`函数的第一个参数是一个列表，而该函数期望一个张量作为第一个参数。

你需要将列表中的元素转换为张量才能使用`torch.cat()`函数。你可以尝试使用`torch.Tensor()`或`torch.stack()`函数将列表中的元素转换为张量。

例如，如果你有一个名为`output_list`的列表，你可以使用以下代码将其转换为张量：

output_tensor = torch.Tensor(output_list)

或者，你可以使用以下代码使用`torch.stack()`函数将其转换为张量：

output_tensor = torch.stack(output_list)

然后，你可以将转换后的张量传递给`torch.cat()`函数，例如：

net_output = torch.cat((output_tensor, ), dim=0)