cat(): argument 'tensors' (position 1) must be tuple of Tensors, not Tensor

这个错误提示来自PyTorch库，当你试图调用`cat()`函数时，它期望接收的是一个元组（tuple）作为第一个参数，其中包含多个张量（Tensors）。但实际上，你传递给它的是一个单独的张量（Tensor）。`cat()`用于沿着指定维度将多个张量串联成一个大张量。

例如，正确的用法应该是这样的：

tensor_list = [tensor1, tensor2, tensor3]  # 这里tensor1, tensor2, tensor3都是Tensors
result = torch.cat(tensor_list, dim=dim)  # dim是你想要合并的维度，可以是0, 1, 2等

如果你想合并一个张量和另一个张量，应该先将它们放入一个元组中：

single_tensor = some_tensor  # single_tensor是一个张量
result = torch.cat((single_tensor, another_tensor), dim=dim)

如果你的错误是因为某个地方直接使用了`cat(some_tensor)`而不是`(some_tensor,)`，那么你需要检查并修正那个部分的代码。

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TypeError: stack(): argument 'tensors' (position 1) must be tuple of Tensors, not Tensor

This error occurs when the `stack()` function in PyTorch is called with a single tensor instead of a tuple of tensors.

To resolve this error, you need to pass a tuple of tensors to the `stack()` function instead of a single tensor. For example:

import torch

# Create two tensors
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6])

# Use stack() function to stack the tensors
stacked_tensors = torch.stack((tensor1, tensor2))

print(stacked_tensors)

This will output:

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])

Notice that we passed a tuple of tensors `(tensor1, tensor2)` to the `stack()` function.

TypeError: conv2d(): argument 'padding' must be tuple of ints, not float

这个错误是因为conv2d()函数的padding参数要求是一个整数元组（tuple of ints），而不是一个浮点数。你需要将window_size/2转换为整数，并将其作为padding参数的值。

你可以使用int()函数将浮点数转换为整数。在调用conv2d()函数时，将padding参数的值设置为一个包含window_size/2的整数元组。

例如，你可以这样修改代码：

mu1 = F.conv2d(img1_tensor, window, padding=(int(window_size/2), int(window_size/2)), groups=channel)

这样应该能解决这个TypeError。确保其他相关变量也进行相应的类型转换。