【寒武纪硬件产品型号】必填*：MLU270

我们尝试在将ppyoloe项目移植到寒武纪上，在将模型和图片输入转换为(MLU).to(ct.mlu_device())后无法在以下函数中将tensor进行强制类型转换，想将class_pred变量转换为float但是操作失败；

def my_multiclass_nms(bboxes, scores, score_threshold=0.7, nms_threshold=0.45, nms_top_k=1000, keep_top_k=100, class_agnostic=False):

    # 每张图片的预测结果
    output = [None for _ in range(len(bboxes))]
    # 每张图片分开遍历
    for i, (xyxy, score) in enumerate(zip(bboxes, scores)):
        # 每个预测框最高得分的分数和对应的类别id
        class_conf, class_pred = torch.max(score, 1, keepdim=True)
        print(class_pred.float().dtype)
        # 分数超过阈值的预测框为True
        conf_mask = (class_conf.squeeze() >= score_threshold).squeeze()
        # 这样排序 (x1, y1, x2, y2, 得分, 类别id)
        detections = torch.cat((xyxy, class_conf, class_pred.float()), 1)
        # 只保留超过阈值的预测框

torch.int32
[ERROR][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/operators/cnml/copy.cpp][line:36][cast_type][thread:140096729085760][process:3264647]: 
You are trying to convert Int tensor to Float tensor! We do not support this kind of type cast!
[WARNING][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/operators/op_methods.cpp][line:68][copy_][thread:140096729085760][process:3264647]: 
copy_ Op cannot run on MLU device, start running on CPU!
[WARNING][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/operators/op_methods.cpp][line:71][copy_][thread:140096729085760][process:3264647]: Not really copying data from MLU to MLU! Two MLU tensor will share same storage space!
torch.int32
[WARNING][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/operators/op_methods.cpp][line:2037][ge][thread:140096729085760][process:3264647]: 
ge Op cannot run on MLU device, start running on CPU!
[ERROR][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/operators/cnml/copy.cpp][line:36][cast_type][thread:140096729085760][process:3264647]: 
You are trying to convert Int tensor to Float tensor! We do not support this kind of type cast!
[WARNING][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/operators/op_methods.cpp][line:68][copy_][thread:140096729085760][process:3264647]: 
copy_ Op cannot run on MLU device, start running on CPU!
[WARNING][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/operators/op_methods.cpp][line:71][copy_][thread:140096729085760][process:3264647]: Not really copying data from MLU to MLU! Two MLU tensor will share same storage space!
[ERROR][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/operators/cnml/concat.cpp][line:18][cnml_cat][thread:140096729085760][process:3264647]: 
Mixture dtype computation not support float and int
Currently only support: float c10::Half
[WARNING][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/operators/op_methods.cpp][line:2289][cat][thread:140096729085760][process:3264647]: 
cat Op cannot run on MLU device, start running on CPU!
Traceback (most recent call last):
  File "mlu_qua_foward.py", line 274, in <module>
    main(exp, args)
  File "mlu_qua_foward.py", line 262, in main
    image_demo(predictor, vis_folder, args.path, current_time, args.save_result)
  File "mlu_qua_foward.py", line 164, in image_demo
    outputs, img_info = predictor.inference(image_name)
  File "mlu_qua_foward.py", line 128, in inference
    outputs = self.model(img, scale_factor)
  File "/torch/venv3/pytorch/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 541, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/workdir/miemiedetection-main/mmdet/models/architectures/ppyoloe.py", line 36, in forward
    out = self.yolo_head.post_process(out, scale_factor)
  File "/workdir/miemiedetection-main/mmdet/models/heads/ppyoloe_head.py", line 595, in post_process
    preds = my_multiclass_nms(pred_bboxes, yolo_scores, **nms_cfg)
  File "/workdir/miemiedetection-main/mmdet/utils/boxes.py", line 106, in my_multiclass_nms
    detections = torch.cat((xyxy, class_conf, class_pred.float()), 1)
RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Int for sequence element 2 in sequence argument at position #1 'tensors'
(pytorch) root@ubuntu:/workdir/miemiedetection-main# RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Int for sequence element 2 in sequence argument at position #1 'tensors'

【使用操作系统】必填*：ubuntu

【使用驱动版本】必填*：v4.20.6

例如：v4.20.6

【使用AI框架】必填*：Pytorch

例如：Pytorch，

【操作步骤】选填：

【出错信息】必填*：

【当前已做了哪些信息确认】选填：
例如：交叉验证/CPU能运行/调试通过等

【参考配置文档链接】选填

【相关日志文档】选填
如有，可附件

【出错代码链接】选填：

github的或gitee的代码的链接，

 https://github.com/miemie2013/miemiedetection