索引的预期数据类型为 int64，怎么编写FocalLoss函数并调用且不会出现错误IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)，

在编写 FocalLoss 函数时，需要确保输入的索引数据类型为 int64，并且在调用时也要传入 int64 类型的索引。

例如，以下是一个简单的 FocalLoss 函数的示例：

import torch
import torch.nn.functional as F

def focal_loss(inputs, targets, alpha=0.25, gamma=2.0):
    """
    Focal loss function.
    """
    # Compute cross entropy loss
    ce_loss = F.cross_entropy(inputs, targets, reduction='none')
    
    # Compute focal loss
    pt = torch.exp(-ce_loss)
    focal_loss = alpha * (1 - pt) ** gamma * ce_loss
    
    return torch.mean(focal_loss)

在调用该函数时，需要确保传入的 targets 张量的数据类型为 int64，例如：

inputs = torch.randn(10, 5)
targets = torch.LongTensor([0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4])

loss = focal_loss(inputs, targets)

这样就可以避免出现 IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1) 的错误。