RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double

报错RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for sequence elment 2 in sequence at position #1 ‘tensors’

解决方法：把类型改成float（需要转换为同一种dtype数据类型）

示例一：
错误代码：

def forward(self, x, neigbor, flow):       
 ### initial feature extraction        
 feat_input = self.feat0(x)       
  feat_frame=[]     
      for j in range(len(neigbor)):   
              feat_frame.append(self.feat1(torch.cat((x, neigbor[j], flow[j]),1))) #这一行代码显示有error

后面改成float格式就没有问题了，修正代码如下：

def forward(self, x, neigbor, flow): 
       ### initial feature extraction     
    feat_input = self.feat0(x)     
    feat_frame=[]     
           for j in range(len(neigbor)):    
                    neigbor_f= neigbor[j]     
                     neigbor_f=neigbor_f.float()     
                      flow_f=flow[j]      
                     flow_f=flow_f.float()         
                     feat_frame.append(self.feat1(torch.cat((x, neigbor_f, flow_f),1))

示例二：
错误代码：

a=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)
b=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float64)

不同dtype的tensor不能进行矩阵乘法，需要转换为同一种dtype数据类型，像上面的bug一个32位浮点数和64位浮点数的tensor就不可以进行矩阵乘法。

修正代码如下：

a=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)
b=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float64)
a=a.to(torch.float64)