[NKNaN]

paddle 的输入只支持所有的 tensor 为同一数据类型，因此根据 numpy 的类型提升规则 API (numpy.promote_types) 将输入转换为同一数据类型

回测结果：

[paddle-bot]

Thanks for your contribution!

[cangtianhuang]

@NKNaN 以下配置为例：

paddle.concat(list[Tensor([1, 256, 128, 128],"float32"),Tensor([1, 48, 128, 128],"float16"),], axis=1, )

此类配置含有 float32、float16，属于混合精度配置，测试时请开启：--test_amp=True

paddle.concat 错误的原因是，GPU下测试通过，但是CPU下测试失败（错误配置位于 report/ci_ce_cpu），请尝试检查 cpu 下的 kernel 实现，并尝试修复它～测试 CPU 时请开启：--test_cpu=True

[cangtianhuang]

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