long, byte or bool tensors

这似乎是一个不完整的问题，因为它只列出了三种数据类型，而没有指明操作或上下文。但是，我可以就这三种数据类型进行简要的介绍：

- long tensor：在深度学习中，通常使用 long tensor 来表示索引或标签。例如，将文本序列转换为单词 ID 序列时，就可以使用 long tensor 表示。在 PyTorch 中，long tensor 的数据类型是 torch.int64。
- byte tensor：byte tensor 的用途比较多样，通常用于表示二进制数据或布尔值。例如，可以使用 byte tensor 表示图像中的二进制掩码（mask）。在 PyTorch 中，byte tensor 的数据类型是 torch.uint8。
- bool tensor：bool tensor 只能包含 True 或 False 两种值，通常用于表示二元关系或条件表达式。例如，可以使用 bool tensor 表示一组数据中的缺失值或异常值。在 PyTorch 中，bool tensor 的数据类型是 torch.bool。

需要注意的是，在实际应用中，还有很多其他的数据类型和操作，这些仅仅是其中的一部分。

相关问题

IndexError: tensors used as indices must be long, byte or bool tensors

这个错误通常是由于使用了不正确的索引类型引起的。在 PyTorch 中，索引类型必须是 long、byte 或 bool 类型。如果索引是浮点数或其他类型，则会引发这个错误。

例如，如果你有一个张量 tensor，并且你想使用另一个张量 index_tensor 作为索引来获取 tensor 中的元素，则需要确保 index_tensor 是 long、byte 或 bool 类型。如果不是，则需要先将其转换为正确的类型，例如：

index_tensor = index_tensor.long()
output = tensor[index_tensor]

这将把 index_tensor 转换为 long 类型，然后使用它作为索引来获取 tensor 中的元素，并将结果存储在 output 中。

c++整数分long int、 int、 char、 bool, 浮点数分float、 double、 long double, 试分别输出各类型的字节长度和位长，输出形式如:long int: 4 byte 32 bits

好的，我知道了。以下是各类型的字节长度和位长输出：

long int: 4 byte 32 bits
int: 4 byte 32 bits
char: 1 byte 8 bits
bool: 1 byte 8 bits
float: 4 byte 32 bits
double: 8 byte 64 bits
long double: 16 byte 128 bits