TypeError: scatter() received an invalid combination of arguments - got (int, numpy.ndarray, int), but expected one of:

这个错误通常是因为你使用了不正确的参数类型或参数数量来调用scatter()函数。scatter()函数是一个TensorFlow的函数，用于对张量进行散步操作。它的参数包括：

- indices：一个张量，用于指定要在哪些位置进行散步操作。
- updates：一个张量，用于指定要散步到哪些位置。
- shape：一个张量，用于指定张量的形状。

如果你使用了不正确的参数类型或参数数量来调用scatter()函数，则会引发TypeError异常。请检查你的代码，确保所有参数都是正确的类型和数量。

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TypeError: mean() received an invalid combination of arguments - got (numpy.ndarray, dim=int), but expected one of: * (Tensor input, *, torch.dtype dtype) * (Tensor input, tuple of ints dim, bool keepdim, *, torch.dtype dtype, Tensor out) * (Tensor input, tuple of names dim, bool keepdim, *, torch.dtype dtype, Tensor out)

这个错误通常是由于使用了不兼容的数据类型或参数数量导致的。

根据错误提示信息，你正在调用某个函数的 `mean()` 方法，并且传递了一个 Numpy 数组和一个整数作为参数。然而，该方法要求的参数类型与你提供的参数类型不匹配。具体来说，该方法要求的参数应该是一个 PyTorch 的张量（Tensor）对象，并且可以传递一个整数作为 `dim` 参数，表示在哪个维度上计算平均值。

如果你想在 Numpy 数组上计算平均值，你需要将该数组转换为 PyTorch 张量对象，然后再调用 `mean()` 方法。具体来说，你可以按照以下方式转换数组：

import torch

# 将 Numpy 数组转换为 PyTorch 张量
tensor = torch.from_numpy(numpy_array)

# 在指定维度上计算平均值
mean = tensor.mean(dim=0)

这将把 Numpy 数组 `numpy_array` 转换为 PyTorch 张量 `tensor`，然后在第一个维度上计算平均值。

如果你仍然遇到类似的错误，请检查你是否正确地传递了参数，并确保你的代码中使用的所有数据类型都是兼容的。

_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`。