expected scalar type Double but found Long

这个问题通常出现在 PyTorch 训练深度学习模型时，是因为输入的数据类型不匹配造成的。 Double 和 Long 都是数值类型，但 Double 类型的精度更高，一般用于浮点数的计算，而 Long 类型通常用于整数的计算。要解决这个问题，你需要检查输入数据的类型，确保与模型的设计相匹配。可以使用 .type() 方法转换数据类型。

相关问题

expected scalar type Double but found Float

这个错误通常出现在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，代码中定义的数据类型与实际传入的数据类型不一致时。

如果你的代码中定义了 Double 类型的数据，但是你传入的是 Float 类型，就会出现这个错误。

解决方法是将传入的数据类型转换成代码中定义的数据类型，或者修改代码中定义的数据类型和传入的数据类型一致即可。你可以使用 `.double()` 或 `.float()` 将数据类型进行转换。例如：

x = x.double()  # 将数据类型转换为 Double

或者在定义数据类型时，统一使用 float 或 double，例如：

dtype = torch.float  # 定义数据类型为 float

expected scalar type Float but found Long

这个错误通常是因为你在使用一个需要浮点数作为输入的函数或操作时，输入了整数。你需要将输入转换为浮点数。具体来说，如果你使用 PyTorch，可以使用 `.float()` 方法将输入转换为浮点数，例如：

x = x.float()

如果你使用的是其他库，请查阅其文档以了解如何将输入转换为浮点数。