RuntimeError: only Tensors of floating point and complex dtype can require gradients :loss = loss_fn(top_indices, input_answer) loss.backward()

这个错误通常是因为您的损失函数`loss_fn`使用了不支持梯度计算的数据类型。在PyTorch中，只有浮点数和复数类型的张量才能够进行梯度计算。

要解决这个问题，您可以将损失函数的输入转换为浮点数类型。可以使用`.float()`方法将整数类型的张量转换为浮点数类型。请修改您的代码如下：

import torch

# 假设top_indices为您通过torch.topk找到的最大值索引

# 将top_indices转换为浮点数类型
top_indices = top_indices.float()

# 计算损失函数
loss = loss_fn(top_indices, input_answer)

# 反向传播
loss.backward()

在上述代码中，我们使用`.float()`方法将`top_indices`转换为浮点数类型，以满足损失函数对数据类型的要求。然后，您可以继续计算损失值和进行反向传播。

希望这个解决方案对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。