expected scalar type Long but found Double

"expected scalar type Long but found Double" 是一个常见的错误消息，通常在使用PyTorch进行深度学习时出现。它表示代码期望接收一个Long类型的标量（整数），但实际上传入了一个Double类型的标量（浮点数）。

这个错误通常发生在以下情况下：
1. 在定义模型的时候，将某个参数的类型定义为Long，但在使用时传入了Double类型的数据。
2. 在定义损失函数或评估指标时，将目标值的类型定义为Long，但实际上传入了Double类型的数据。

解决这个问题的方法取决于具体的情况。你可以尝试以下几种方法：
1. 确保输入数据的类型与模型或损失函数的期望类型一致。可以使用`.to(torch.long)`将浮点数转换为整数类型。
2. 检查模型的定义和参数传递是否正确，确保没有混淆Long和Double类型。
3. 检查目标值的类型是否正确，如果需要将其转换为Long类型，请使用`.to(torch.long)`。

相关问题

RuntimeError: expecteRuntimeError: expected scalar type Long but found Doubled scalar type Long but found Double

这个错误通常是因为你的代码中使用了不匹配的数据类型。具体来说，它表明你在期望使用 Long 数据类型的地方却传入了 Double 数据类型的张量。

要解决这个错误，你需要检查你的代码并确保使用正确的数据类型。如果你使用 PyTorch，你可以使用 `.long()` 方法将张量转换为 Long 数据类型。示例代码如下：

# 将 x 转换为 Long 数据类型
x = x.long()

如果你使用的是其他框架或工具，你需要查阅相关文档以了解如何进行数据类型转换。

RuntimeError: expected scalar type Long but found Double

这个错误通常是由于张量的数据类型不匹配引起的。在 PyTorch 中，一些操作需要输入一个特定的数据类型，比如要求输入整数类型的张量，而你的代码中输入的是浮点数类型的张量。你需要检查你的代码，确定你的张量的数据类型是否正确。你可以使用 `.type()` 方法来查看张量的数据类型，并使用 `.long()` 方法将浮点类型的张量转换为整数类型的张量。