For primitive[BCEWithLogitsLoss], the input argument[label] must be a type of {Tensor[Float16], Tensor[Float32]}, but got Tensor[Int32].

这个错误提示是在使用 PyTorch 深度学习框架时出现的。BCEWithLogitsLoss 是一个二分类的损失函数，输入的 label 应该是一个 Float16 或者 Float32 类型的 tensor，但是你的输入是 Int32 类型的 tensor，所以出现了这个错误。

解决方法是将 label 转换为 Float16 或者 Float32 类型的 tensor。你可以使用 tensor.to() 方法进行转换。例如：

label = label.to(torch.float16)

或者

label = label.to(torch.float32)

注意，转换的时候需要保证 label 中的值能够被转换为 float16 或 float32 类型。如果有超出范围的值，会报错。