计算F.cross_entropy时报错expected scalar type Long but found Float

这个错误通常是由于输入数据的类型不一致导致的。在使用F.cross_entropy时，输入数据应该是整型的，即Long类型。如果输入数据是浮点型的，即Float类型，就会出现这个错误。

要解决这个问题，可以将输入数据的类型转换为Long类型，或者在调用F.cross_entropy时指定数据类型为Long。例如：

# 将输入数据转换为Long类型
inputs = inputs.long()

# 指定数据类型为Long
loss = F.cross_entropy(inputs, targets.long())

这样就可以避免出现expected scalar type Long but found Float的错误了。

相关问题

return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: expected scalar type Long but found Float

这个错误通常是因为 `target` 张量的数据类型不是 `torch.long` (或 `torch.int64`) 导致的。 `cross_entropy_loss` 函数的 `target` 参数应该是一个包含了每个样本的类别标签的一维张量，其数据类型应该是 `torch.long`。确保 `target` 的数据类型正确，如果需要，可以使用 `target.long()` 将其转换为 `torch.long` 类型。