norm(): input dtype should be either floating point or complex dtypes. Got Long instead.

这个错误通常是因为在使用 `torch.norm()` 时，输入的张量的数据类型是整数类型（比如`LongTensor`）而不是浮点数或复数类型。你需要将输入的张量转换为浮点数或复数类型，可以使用 `.float()` 或 `.double()` 方法将整数类型的张量转换为浮点数类型或双精度浮点数类型。例如，可以使用以下代码来解决这个问题：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.long)
norm_x = torch.norm(x.float())
print(norm_x)

这里，我们首先创建了一个 `dtype` 为 `torch.long` 的张量 `x`，然后使用 `.float()` 方法将其转换为浮点数类型，并将转换后的张量作为参数传递给 `torch.norm()` 函数。这样就可以成功计算张量的范数了。

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linalg.vector_norm: Expected a floating point or complex tensor as input. Got Long

在编程中，特别是使用Python进行科学计算时，我们经常会用到像NumPy这样的数学库。`linalg.vector_norm`通常是NumPy或类似的数学库中用于计算向量范数的一个函数。范数是用来度量向量的大小的一个量。

错误信息 "Expected a floating point or complex tensor as input. Got Long" 表示该函数期望接收到的是一个浮点数或复数类型的张量（tensor），但是实际上却收到了一个长整型（Long）的数据类型。在Python中，长整型通常用于表示大整数，但是在处理浮点数计算时，需要使用浮点类型。

要解决这个问题，你需要确保传递给`linalg.vector_norm`函数的是浮点类型的数据。如果你有一个长整型列表，你可以通过将其转换为浮点数列表来解决这个问题。例如：

import numpy as np

# 假设你有一个长整型列表
long_list = [1, 2, 3]  # 这是长整型列表

# 转换为浮点数列表
float_list = [float(item) for item in long_list]

# 现在可以计算向量的范数了
norm = np.linalg.vector_norm(float_list)

请确保你的输入数据类型符合函数的要求，这样可以避免出现类型不匹配的错误。

报错RuntimeError: linalg.vector_norm: Expected a floating point or complex tensor as input. Got Long

这个报错是由于输入给 linalg.vector_norm 函数的张量类型不正确导致的。linalg.vector_norm 函数期望接收一个浮点数或复数张量作为输入，但你传入了一个 Long 类型的张量。

要解决这个问题，你可以将输入张量转换为浮点数类型。你可以使用 `.float()` 方法将 Long 张量转换为浮点数张量。例如，如果你的输入张量是 `tensor`，你可以使用 `tensor.float()` 将其转换为浮点数类型。

以下是一个示例代码：

tensor = tensor.float()

通过这样的转换，你就可以将 Long 张量转换为浮点数张量，然后再将其传递给 linalg.vector_norm 函数，避免这个报错。