运行程序后报错RuntimeError: gather(): Expected dtype int64 for index怎么解决

这个问题可能与您使用的语言、框架和代码相关。您可以先检查一下代码中在 gather() 函数中的索引值是否为 int64 类型，如果不是，则需要将其转换为 int64 类型。另外还需要检查一下代码中是否存在语法错误或者其他运行时异常。如果还有问题，您可以提供更多的代码和相关信息，这样我可以更好地帮助您解决问题。

相关问题

pytorch调用LabelSmoothingCrossEntropy() 损失函数报错RuntimeError: gather_out_cuda(): Expected dtype int64 for index

这个错误通常是由于输入的标签数据类型不是 int64 引起的。`LabelSmoothingCrossEntropy` 函数需要接受 int64 类型的标签作为输入，因为它需要将标签作为索引来访问预测分布的概率值。你可以将标签数据类型转换为 int64 类型来解决这个问题，例如：

import torch.nn.functional as F

loss_fn = F.label_smoothing_cross_entropy
labels = labels.long()  # 将标签转换为 int64 类型
loss = loss_fn(preds, labels, smoothing=0.1)

如果你已经将标签转换为 int64 类型但仍然遇到此错误，请确保输入的标签张量维度与预测张量的维度相同。如果仍然存在问题，请检查你是否使用了 GPU 并且正确地将数据移动到 GPU 上。

改完后还是出现RuntimeError: gather(): Expected dtype int64 for index问题

如果你已经使用了`.to(torch.int64)`将索引张量转换为int64类型，但仍然遇到了`RuntimeError: gather(): Expected dtype int64 for index`错误，可能是因为索引张量中包含了非int64类型的值。你可以使用`.type()`方法将整个张量转换为int64类型，例如：

indices = indices.type(torch.int64)
output = torch.gather(input, dim, indices)

在这里，`indices`是你要用来索引的张量，`input`是你要从中取值的张量，`dim`是你要在哪个维度上进行gather操作。