File "C:\Users\Administrator\venvnlp\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3029, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "log_softmax_lastdim_kernel_impl" not implemented for 'Long'

这个错误是由于你的目标张量 `target` 的数据类型为 `torch.long`（或 `torch.int64`）而不是 `torch.float32` 导致的。

`torch.nn.functional.cross_entropy` 函数要求输入的目标张量 `target` 的数据类型与输入张量 `input` 的数据类型相匹配，通常为浮点型数据类型（如 `torch.float32`）。

要解决这个问题，你可以将目标张量 `target` 的数据类型转换为 `torch.long` 或者将输入张量 `input` 的数据类型转换为 `torch.float32`。下面是两种解决方案的示例：

解决方案一：将目标张量的数据类型转换为 torch.long

import torch

input = torch.randn(3, 5)  # 输入张量
target = torch.tensor([0, 1, 2], dtype=torch.long)  # 目标张量，数据类型为 torch.long

loss = torch.nn.functional.cross_entropy(input, target)

解决方案二：将输入张量的数据类型转换为 torch.float32

import torch

input = torch.randn(3, 5)  # 输入张量，数据类型为 torch.float32
target = torch.tensor([0, 1, 2])  # 目标张量

loss = torch.nn.functional.cross_entropy(input.float(), target)

请根据你的具体情况选择相应的解决方案。

希望能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。