TypeError: Optional[t] requires a single type. Got (<class 'torch.Tensor'>, <class 'torch.Tensor'>).

这个错误表明在使用 Optional[t] 类型时，只能传入单个类型，但是传入了两个类型 <class 'torch.Tensor'> 和 <class 'torch.Tensor'>。为了解决这个问题，你可以使用 Union 类型来包含多个可能的类型，或者使用 Tuple 类型来明确指定多个类型。

相关问题

raise TypeError(f"{msg} Got {arg!r:.100}.") TypeError: typing.Optional requires a single type. Got torch.int64.

这个错误是因为在使用typing.Optional时只能传入一个类型，但是你传入了torch.int64这个值，所以会报错。你需要将torch.int64改为对应的类型，或者使用typing.Union来传入多个类型。例如：

from typing import Optional, Union
import torch

def foo(x: Optional[Union[int, float]] = None):
    print(x)

foo()
foo(1)
foo(1.0)
foo(torch.tensor(1))  # 这里会报错，因为torch.tensor不是int或float类型

xx = torch.tensor(X[start:end], dtype=torch.float, requires_grad=True) TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool

这个错误表明在创建 `xx` 张量时，输入的 `X[start:end]` 是一个 NumPy 数组（`np.ndarray`），并且数组中包含了不支持转换的数据类型 `numpy.object_`。在使用 `torch.tensor` 创建张量时，仅支持以下数据类型：`float64`、`float32`、`float16`、`complex64`、`complex128`、`int64`、`int32`、`int16`、`int8`、`uint8` 和 `bool`。

为了解决这个问题，您可以确保 `X[start:end]` 是一个支持的数据类型的 NumPy 数组。您可以使用 `astype()` 方法来转换 `X[start:end]` 的数据类型，例如：

xx = torch.tensor(X[start:end].astype(np.float32), dtype=torch.float, requires_grad=True)

这将将 `X[start:end]` 转换为 `float32` 类型，并且可以成功创建 `xx` 张量。请确保您已经导入了 NumPy 和 PyTorch 库。