1. 问题描述
想把从图像手工生成的特征和经过backbone提取的特征concatenate起来再进入网络后面的层：
x_added_coord = torch.cat([x_backbone, x_coord], 1)
报错：
RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered
2. 解决办法：
（1）只是用一个GPU
（2）或者获知使用CPU训练...（不大现实）
（3）或者把特征都放到cuda:0: x_added_coord = torch.cat([x_backbone.cuda(0), x_coord.cuda(0)], 1)
但这样做后面的卷积层会报错：
RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_MAPPING_ERROR
可以设置torch.backends.cudnn.enabled = False 排除这个错，但训练过程会变得巨慢。。。
所以弄来弄去还是选了第一个
目前没有找到更好的解决办法
3. 原因：
不太确定，可能是torch.cat()只能对在cuda:0或者GPU的变量操作？
