报错： expected scalar type Long but found Float

这个错误通常发生在使用 PyTorch 模型时，输入数据类型与模型期望的数据类型不一致导致的。

PyTorch 模型中默认的数据类型是 FloatTensor，而当我们输入的数据是 LongTensor 时，就会出现这个错误。

解决方法是将输入数据类型转换为模型期望的数据类型。可以使用 `torch.LongTensor()` 将数据类型转换为 LongTensor 类型，也可以使用 `tensor.to(torch.long)` 将 tensor 转换为 LongTensor 类型。

示例代码：

import torch

# 假设模型期望输入为 LongTensor 类型
model = YourModel()

# 将输入数据转换为 LongTensor 类型
input_data = torch.LongTensor(input_data)

# 或者使用 tensor.to(torch.long) 将 tensor 转换为 LongTensor 类型
input_data = input_data.to(torch.long)

# 进行模型预测
output = model(input_data)

相关问题

报错：expected scalar type Long but found Float

这个报错通常是由于代码中使用了需要 Long 类型输入的函数，但是输入的却是 Float 类型的数据。解决方法是将输入的数据类型转换为 Long 类型，可以使用 `long()` 函数进行转换。例如：

# 原始代码
import torch

x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 3)
z = torch.dot(x, y)  # 报错：expected scalar type Long but found Float

# 修改后的代码
import torch

x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 3)
z = torch.dot(x.long(), y.long())  # 将输入数据类型转换为 Long 类型

RuntimeError: expected scalar type Long but found Float

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。具体而言，它意味着你期望得到一个整数类型（Long），但实际上得到了一个浮点数类型（Float）。

要解决这个错误，你需要检查你的代码，找到出现这个错误的地方，并确保你的数据类型是正确的。你可以尝试使用 `.long()` 方法将浮点数类型转换为整数类型。例如，如果 `x` 是一个浮点数张量，你可以使用 `x.long()` 将它转换为一个整数张量。

如果你无法找到代码中的问题，你可以尝试打印出相关变量的数据类型，以便更好地理解错误的来源。