RuntimeError: "bitwise_and_cpu" not implemented for 'Float'

这个错误是由于尝试在浮点数类型上执行位与（bitwise and）操作而引起的。位运算是在整数类型上定义的，而不是浮点数类型上。

如果你想在浮点数上执行逻辑运算，可以使用逻辑运算符（如与运算符 "and"）来替代位运算符。请确保你正在使用正确的运算符来执行所需的操作。

如果你需要进一步帮助，请提供更多上下文或相关代码，我会尽力帮助你解决问题。

相关问题

RuntimeError: "bitwise_xor_cpu" not implemented for 'Double'

报错信息"RuntimeError: "bitwise_xor_cpu" not implemented for 'Double'"表示在使用"bitwise_xor_cpu"函数时，不支持输入类型为'Double'的张量。为了解决这个问题，您可以将输入张量的类型转换为其他支持的类型，例如'Float'或'Long'。

您可以使用以下代码将输入张量转换为'Float'类型：
input_tensor = input_tensor.float()

或者您可以使用以下代码将输入张量转换为'Long'类型：
input_tensor = input_tensor.long()

然后，您可以再次尝试运行您的代码，看看问题是否解决了。

RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Float'

这个错误通常是由于 PyTorch 的版本与 CUDA 版本不兼容导致的。尝试降低 PyTorch 的版本，或者更新 CUDA 驱动程序以解决此问题。

另外，您也可以尝试在训练模型时使用 CPU 而不是 GPU，看看是否会有同样的错误。如果不会出现错误，那么问题可能是与 GPU 相关的。您可以通过检查 CUDA 版本、GPU 驱动程序和 PyTorch 版本来进一步调查问题。