tensor_input =torch.cat(tensor_input, dim=0) TypeError: cat() received an invalid combination of arguments - got (Tensor, dim=int), but expected one of: * (tuple of Tensors tensors, int dim, *, Tensor out) * (tuple of Tensors tensors, name dim, *, Tensor out

这个错误提示告诉我们 `torch.cat()` 函数的参数传递有误。`torch.cat()` 函数用于将多个张量（tensor）沿着指定维度进行拼接。正确的函数调用格式为：

torch.cat(tensors, dim=0, out=None)

其中，`tensors` 是一个张量（tensor）元组或列表，`dim` 是要拼接的维度，`out` 是输出张量（tensor），可选参数。所以，你需要将所有要拼接的张量（tensor）组成一个元组或列表，再传递给 `torch.cat()` 函数。如果你想要在第0维度上拼接张量，可以按照如下方式调用函数：

tensor_input = torch.cat((tensor_input,), dim=0)

这样就能够将 `tensor_input` 这个张量拼接起来了。

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x_out = torch.cat(x_e1, x_e2, dim=1) TypeError: cat() received an invalid combination of arguments - got (Tensor, Tensor, dim=int), but expected one of: * (tuple of Tensors tensors, int dim, *, Tensor out) * (tuple of Tensors tensors, name dim, *, Tensor out)

在使用 `torch.cat()` 函数时，你传递的参数有误。`torch.cat()` 函数的第一个参数应该是一个包含要连接的张量的元组或列表。在你的代码中，`x_e1` 和 `x_e2` 是两个独立的张量，而不是一个元组或列表。

要解决这个问题，你需要将 `x_e1` 和 `x_e2` 包装在一个元组中，然后作为第一个参数传递给 `torch.cat()` 函数。以下是修改后的代码示例：

x_out = torch.cat((x_e1, x_e2), dim=1)

这样就能正确地将 `x_e1` 和 `x_e2` 张量沿着维度1进行连接。确保你传递给 `torch.cat()` 函数的参数是一个元组或列表，而不是单独的张量。

_state = torch.LongTensor(state, dtype=torch.float32) TypeError: new() received an invalid combination of arguments - got (numpy.ndarray, dtype=torch.dtype), but expected one of: * (*, torch.device device) didn't match because some of the keywords were incorrect: dtype * (torch.Storage storage) * (Tensor other) * (tuple of ints size, *, torch.device device) * (object data, *, torch.device device)

这个错误是由于将 `numpy.ndarray` 类型的数据直接传递给 `torch.LongTensor` 的构造函数，而没有指定数据类型。根据错误提示，可以看到 `dtype=torch.float32` 是不合法的参数组合。

为了解决这个问题，我们需要将 `numpy.ndarray` 数据类型转换为 `torch.Tensor` 数据类型，同时指定数据类型为 `torch.float32`。可以使用 `torch.from_numpy()` 函数或者 `torch.tensor()` 函数将 `numpy.ndarray` 数据类型转换为 `torch.Tensor` 数据类型，如下所示：

import numpy as np
import torch

state = np.array([1, 2, 3])
_state = torch.from_numpy(state).float()  # 或者使用 torch.tensor(state, dtype=torch.float32)

这样就可以将 `numpy.ndarray` 类型的数据转换为 `torch.Tensor` 类型，并且指定了数据类型为 `torch.float32`。