"log_softmax_lastdim_kernel_impl" not implemented for 'Long'

This error message indicates that there is an unsupported operation being performed on a tensor of data type 'Long'. 'log_softmax_lastdim_kernel_impl' is a method used in PyTorch to compute the log softmax function along the last dimension of a tensor.

To resolve this error, you may need to convert the tensor to a different data type that is supported, such as 'Float' or 'Double'. Alternatively, you may need to use a different method or function to perform the required operation on the tensor. You can consult the PyTorch documentation or seek help from the PyTorch community to find a suitable solution for your specific use case.

相关问题

计算F.cross_entropy时报错"log_softmax_lastdim_kernel_impl" not implemented for 'Long'

这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。F.cross_entropy的输入应该是浮点型张量，而你的输入张量可能是整型张量，因此需要将其转换为浮点型。

你可以尝试使用以下代码来转换输入张量的数据类型：

x = x.float()

将上述代码应用于输入张量x后，再次调用F.cross_entropy应该不会再出现这个错误。

File "C:\Users\Administrator\venvnlp\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3029, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "log_softmax_lastdim_kernel_impl" not implemented for 'Long'

这个错误是由于你的目标张量 `target` 的数据类型为 `torch.long`（或 `torch.int64`）而不是 `torch.float32` 导致的。

`torch.nn.functional.cross_entropy` 函数要求输入的目标张量 `target` 的数据类型与输入张量 `input` 的数据类型相匹配，通常为浮点型数据类型（如 `torch.float32`）。

要解决这个问题，你可以将目标张量 `target` 的数据类型转换为 `torch.long` 或者将输入张量 `input` 的数据类型转换为 `torch.float32`。下面是两种解决方案的示例：

解决方案一：将目标张量的数据类型转换为 torch.long

import torch

input = torch.randn(3, 5)  # 输入张量
target = torch.tensor([0, 1, 2], dtype=torch.long)  # 目标张量，数据类型为 torch.long

loss = torch.nn.functional.cross_entropy(input, target)

解决方案二：将输入张量的数据类型转换为 torch.float32

import torch

input = torch.randn(3, 5)  # 输入张量，数据类型为 torch.float32
target = torch.tensor([0, 1, 2])  # 目标张量

loss = torch.nn.functional.cross_entropy(input.float(), target)

请根据你的具体情况选择相应的解决方案。

希望能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。